Beta

Explore
Marketplace
Neural Labs
Chat
Wallet
Docs

Beta

Explore Marketplace Neural Labs Wallet Docs

Build

Manage

My assets Manage wallet Organization

Community

Discord X (Twitter)Telegram

Docs Privacy Policy Terms and Conditions

Proud member of

Proud member of

Docs Cookie Policy

Privacy Policy Terms and Conditions

© 2026 AlphaNeural AI. All rights reserved.

clip-sae-cifar10 – AI Model by Landesadel | AlphaNeural AI

You can deploy this model and start earning money today!

Landesadel/
clip-sae-cifar10

like

0

sparse_autoencoder

sparse-autoencoder

учебный-проект

Views

No views yet

SAE для CLIP (учебный проект)

Разреженный автоэнкодер, обученный на признаках CLIP-ViT-L/14.

Параметры

Входная размерность: 1024
Размер словаря (латентов): 131072
Коэффициент расширения: 128x
Базовая модель: openai/clip-vit-large-patch14
Слой: выход визуального энкодера (CLS токен)

Использование

python

from src.sae import SparseAutoencoder
    
model = SparseAutoencoder.from_pretrained("Landesadel/clip-sae-cifar10", device="cuda")
latents = model.encode(clip_features)  # Получить активации латентов
recon = model.decode(latents)          # Реконструировать признаки

Применение

Интерпретация признаков CLIP Управление генерацией в Kandinsky 2.2 через активацию латентов Учебный проект по интерпретируемости мультимодальных моделей.