Как можно использовать сверточные слои для обработки эмбеддингов текста таким образом, чтобы получить информативное представление?

Для использования сверточных слоев для обработки эмбеддингов текста и получения информативного представления, можно применить следующий подход:

1. Преобразование эмбеддингов текста в изображение: можно представить эмбеддинги текста как изображение, например, с помощью метода reshape, чтобы получить трехмерный тензор (например, [1, n, m]), где n и m - это размеры изображения (количество пикселей по ширине и высоте). Затем можно передать этот тензор через сверточные слои для извлечения признаков.

2. Использование сверточных слоев для обработки эмбеддингов: после преобразования эмбеддингов в изображение, можно применить сверточные слои для извлечения признаков из текстового содержимого. Это позволит выделить ключевые особенности и паттерны, которые могут быть использованы для более информативного представления.

Что касается адаптации эмбеддингов длиной [1, 1024] для использования в сети UNet без изменения размерностей на [1, 32, 32] и использования TransposeConv2d для увеличения размера изображения, можно попробовать следующие варианты:

1. Применить Pooling слои: можно уменьшить размерность эмбеддингов с помощью Pooling слоев (например, MaxPooling или AveragePooling) до желаемого размера изображения, чтобы подготовить эмбеддинги для подачи на вход UNet.

2. Преобразовать эмбеддинги в несколько каналов: можно преобразовать эмбеддинги в несколько каналов, например, с помощью Linear слоя, чтобы получить изображение с желаемыми размерностями. Это позволит использовать сверточные слои для обработки эмбеддингов.

3. Использование рекуррентных сетей: можно попробовать использовать рекуррентные сети для обработки эмбеддингов и преобразования их в желаемый формат перед передачей на вход сети UNet для генерации изображений.

Надеюсь, эти варианты помогут вам адаптировать эмбеддинги для использования в сети UNet без изменения размерностей на [1, 32, 32].

Свёрточные слои работают только с изображениями (ну или с картами особенностей, что частный случай изборажений). Они ищут локальные взаимосвязи между соседними элементами изображения. 
 
 Эмбеддинг изображением не является, в нём нет локальных вазимосвязей между элементами - он имеет смысл только при рассмотрении всех элементов эмбеддинга. 
 
 Таким образом, пытаться скормить эмбеддинг напрямую в свёрточный слой довольно-таки бессмысленно.