Լատենտ տարածություն

**Լատենտ տարածություն** (Տվյալների ներկառուցում բազմազանության մեջ՝ հիմնված նմանության ֆունկցիայի վրա), հայտնի նաև որպես թաքնված հատկանիշների տարածություն կամ ներկառուցված տարածություն, տարրերի բազմության ներկառուցումն է բազմազանության մեջ, որտեղ միմյանց նմանվող տարրերը տեղադրվում են միմյանց ավելի մոտ: Դիրքը թաքնված տարածության մեջ կարող է դիտվել օբյեկտների նմանություններից առաջացած ​​լատենտ փոփոխականների բազմություն։

Շատ դեպքերում, լատենտ տարածության չափողականությունը ընտրվում է հատկանիշների տարածության չափականությունից ավելի ցածր, ինչը լատենտ տարածության կառուցումը դարձնում է չափողականության կրճատման օրինակ, որը կարող է դիտվել նաև որպես տվյալների սեղմման ձև։ Լատենտ տարածությունները սովորաբար ստեղծվում են մեքենայական ուսուցման միջոցով, այնուհետ դրանք կարող են օգտագործվել մեքենայական ուսուցման մոդելներում, որպես հատկանիշների տարածություն, ներառյալ դասակարգիչները և այլ վերահսկվող կանխագուշակները։

Մեքենայական ուսուցման մոդելների լատենտ տարածությունները  ուսումնասիրության ակտիվ ոլորտ է, սակայն լատենտ տարածության ուսումնասիրությունը դժվար խնդիր է: Մեքենայի ուսուցման մոդելների սև-արկղ բնույթի պատճառով լատենտ տարածությունը կարող է բացարձակապես ընկալելի չլինել: Բացի այդ, լատենտ տարածությունը կարող է լինել բարձր չափականության, բարդ և ոչ գծային, ինչը կարող է ավելացնել ուսումնասիրության դժվարությունը։ Լատենտ տարածության և տեսողական աշխարհի հետ կապը պատկերացնելու համար, որոշ մեթոդներ մշակվել են, բայց հաճախ ուղղակի կապ չկա լատենտ տարածության ուսումնասիրության և բուն մոդելի միջև: Նման տեխնիկան ներառում է t-distributed stochastic near embedding (t-SNE), որտեղ վիզուալիզացիայի համար լատենտ տարածությունը պատկերված է երկու հարթության վրա: Լատենտ տարածության հեռավորությունները չունեն ֆիզիկական միավորներ, ուստի այդ հեռավորությունների մեկնաբանումը կարող է կախված լինել կիրառությունից։

## Ներկառուցման մոդելներ
Լատենտ տարածության ներկառուցումներ ստեղծելու համար մշակվել են ներկառուցման մի քանի մոդելներ, տվյալների տարրերի բազմության և նմանության ֆունկցիայի հիման վրա: Այս մոդելները սովորում են ներկառուցումները՝ օգտագործելով վիճակագրական տեխնիկան և մեքենայական ուսուցման ալգորիթմները: Ահա մի քանի հաճախ օգտագործվող ներկառուցման մոդելներ․

# Word2Vec: Word2Vec-ը ներկառուցման հայտնի մոդել է, որն օգտագործվում է բնական լեզվի մշակման մեջ (NLP): Այն սովորում է բառերի ներկառուցումը՝ նեյրոնային ցանցը վարժեցնելով տեքստի մեծ կորպուսի վրա: Word2Vec-ը գրանցում է բառերի միջև իմաստային և շարահյուսական հարաբերությունները՝ թույլ տալով իմաստալից հաշվարկներ, ինչպիսիք են բառերի անալոգիաները:
# GloVe: GloVe-ը (Բառի ներկայացման գլոբալ վեկտորներ) բնական լեզվի մշակման համար լայնորեն օգտագործվող ներկառուցման այլ մոդել է: Բառերի ներկառուցումը սովորելու համար այն միավորում է կորպուսից ստացված գլոբալ վիճակագրական տեղեկատվությունը լոկալ կոնտեքստի հետ։ GloVe ներկառուցումները հայտնի են բառերի թե իմաստային և թե հարաբերակցական նմանություններ գրանցելու մեջ:Սիամական ցանցեր
# Siamese Networks: Սիամական ցանցերը նեյրոնային ցանցերի ճարտարապետության տեսակ են, որոնք սովորաբար օգտագործվում են նմանության վրա հիմնված ներկառուցման համար: Դրանք բաղկացած են երկու նույնական ենթացանցերից, որոնք մշակում են երկու մուտքային նմուշներ և արտադրում դրանց համապատասխան ներկառուցումները: Սիամական ցանցերը հաճախ օգտագործվում են այնպիսի խնդիրների համար, ինչպիսիք են պատկերների նմանությունը, խորհրդատվության համակարգերը և դեմքի ճանաչումը:
# Variational Autoencoders (VAEs): VAE-ները գեներատիվ մոդելներ են, որոնք միաժամանակ սովորում են կոդավորել և վերծանել տվյալները: VAE-ներում լատենտ տարածությունը գործում է որպես ներկառուցվող տարածք: Ուսուցանելով VAE-ներին բարձրաչափ տվյալների վրա, ինչպիսիք են պատկերները կամ աուդիոները, մոդելը սովորում է կոդավորել տվյալները կոմպակտ լատենտ ներկայացման մեջ: VAE-ները հայտնի են ուսումնասիրված լատենտ տարածությունից տվյալների նոր նմուշներ ստեղծելու ունակությամբ:

## Բազմամոդալություն
Բազմամոդալությունը վերաբերում է տվյալների բազմաթիվ ոճերի կամ տեսակների ինտեգրմանը և վերլուծությանը մեկ մոդելի կամ շրջանակի մեջ: Մուլտիմոդալ տվյալների ներկառուցումը ներառում է տվյալների տարբեր տեսակների, օրինակ՝ պատկերների, տեքստի, աուդիո և կառուցվածքային տվյալների միջև փոխհարաբերությունները և փոխազդեցությունները։

Մուլտիմոդալ ներկառուցման մոդելները նպատակ ունեն ուսումնասիրել համատեղ ներկայացնել բազում եղանակներով ստացված տեղեկատվությունը, ինչը թույլ է տալիս խաչաձև մոդալ վերլուծություն և առաջադրանքներ: Այս մոդելները հնարավորություն են տալիս այնպիսի հավելվածներ օգտագործել, ինչպիսիք են պատկերների սուբտիտրները, հարցերի վիզուալ պատասխանները և բազմամոդալ տրամադրությունների վերլուծությունը։

Մուլտիմոդալ տվյալների ներդրման համար օգտագործվում են մասնագիտացված կառուցվածքներ, ինչպիսիք են խորը մուլտիմոդալ ցանցերը կամ մուլտիմոդալ տրանսֆորմատորները: Այս կառուցվածքները միավորում են նեյրոնային ցանցի տարբեր տեսակի մոդուլներ, տարբեր ոճի տեղեկատվությունը մշակելու և ինտեգրելու համար։ Ստացված ներկառուցումները ֆիքսում են տվյալների տարբեր տեսակների միջև բարդ հարաբերությունները՝ հեշտացնելով մուլտիմոդալ վերլուծությունն ու ըմբռնումը։

## Հավելվածներ
Լատենտ տարածության ներկառուցումը և մուլտիմոդալ ներկառուցման մոդելները բազմաթիվ կիրառություններ են գտել տարբեր տիրույթներում․

* Տեղեկատվության հայտնաբերում. Ներկառուցման տեխնիկան թույլ է տալիս  կոմպակտ տարածության մեջ տվյալների կետերը ներկայացնելով արդյունավետ նմանության որոնում և խորհրդատվական համակարգեր։
* Բնական լեզվի մշակում. Բառերի ներկառուցումը հեղափոխություն է իրականացրել NLP այնպիսի առաջադրանքներում, ինչպիսիք են զգացմունքների վերլուծությունը, մեքենայական թարգմանությունը և փաստաթղթերի դասակարգումը։
* Համակարգչային տեսլական. Պատկերների և տեսանյութերի ներկառուցումները հնարավորություն են տալիս այնպիսի առաջադրանքներ, ինչպիսիք են օբյեկտների ճանաչումը, պատկերների որոնումը և տեսանյութերի ամփոփումը։
* Խորհրդատվական համակարգեր. Ներկառուցումները օգնում են ֆիքսել օգտատերերի նախապատվությունները և ապրանքների բնութագրերը՝ հնարավորություն տալով անհատականացված առաջարկություններ անել։
* Առողջապահություն. Ներկառուցման տեխնիկան կիրառվել է առողջության էլեկտրոնային գրառումների, բժշկական պատկերների և գենոմային տվյալների վրա՝ հիվանդությունների կանխատեսման, ախտորոշման և բուժման համար։
* Սոցիալական համակարգեր. Ներկառուցման տեխնիկան կարող է օգտագործվել սոցիալական համակարգերի թաքնված ներկայացումները ուսումնասիրելու համար, ինչպիսիք են ներքին միգրացիոն համակարգերը, ակադեմիական մեջբերումների ցանցերը,։ համաշխարհային առևտրային ցանցերը։

## Ծանոթագրություններ

Կատեգորիա:Արհեստական բանականություն