Изменения

## Случайное подмножество векторов $z_{\varphi_(n)}$ маскируется и каждый $z \in z_{\varphi_(n)}$ заменяется на обученный вектор признаков. Полученное новое множество признаков $\{z'_1, \dots, z'_T\}$ подается на вход контекстной сети и преобразуется в контекстные вектора $\{c_1, \dots, c_T\}$.

## Множество $\{z_1, \dots, z_T\}$ без замаскированных наборов признаков подается на вход модуля линейного слоя $u$ и преобразуется в целевые вектора $\{t_1, \dots, t_T\}$.

Суть данного обучения состоит в том, что маскируются наборы признаков для некоторых из $T$ интервалов, и путем минимизации функции потерь модель на основе $N$ конформеров учится подбирать наиболее похожий вектор, характеризующий признаки замаскированных участков. При этом модуль линейного слоя позволяет получить целевые вектора для замаскированных данных и, следовательно, таким образом получется, что модель обучается на размеченных данных.