Innholdsfortegnelse:
Definisjon - Hva betyr Autoencoder (AE)?
En autoencoder (AE) er en spesifikk type kunstig nevralt nettverk uten tilsyn som gir kompresjon og annen funksjonalitet innen maskinlæring. Den spesifikke bruken av autoencoderen er å bruke en fremadgående tilnærming for å rekonstituere en utgang fra en inngang. Inngangen komprimeres og sendes deretter for å dekomprimeres som utgang, noe som ofte ligner på den opprinnelige inngangen. Det er naturen til en autoencoder - at de tilsvarende inngangene og utgangene blir målt og sammenlignet for utførelsesresultater.
En autoencoder er også kjent som en autoassociator eller diabolo-nettverk.
Techopedia forklarer Autoencoder (AE)
En autoencoder har tre viktige deler: en koder, en kode og en dekoder. De opprinnelige dataene går inn i et kodet resultat, og de påfølgende lagene i nettverket utvider det til en ferdig utgang. En måte å forstå autoencodere på er å se på en "denoising" autoencoder. Den denoising autoencoderen bruker originale innganger sammen med en støyende inngang, for å avgrense utgangen og gjenoppbygge noe som representerer det originale settet med innganger. Autoencodere er nyttige i bildebehandling, klassifisering og andre aspekter ved maskinlæring.
