Forschung
arXiv – cs.LG
<p>Multimodale Einbettungsräume mit gruppensparschen Autoencodern zerlegen</p> <p>Neuer Ansatz nutzt die Linear Representation Hypothesis, wonach neuronale Netzwerke Embeddings als lineare Kombinationen von hochrangigen Konzepten erzeugen. Sparse Autoencoders (SAEs) haben sich als effektives Werkzeug erwiesen, um diese Embeddings in wenige, leicht interpretierbare Richtungen zu zerlegen. Bei multimodalen Daten wie Bild/Text‑Embeddings von CLIP oder Audio/Text‑Embeddings von CLAP zeigte sich jedoch, dass kla
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