Inhoudsopgave:
Definitie - Wat betekent Autoencoder (AE)?
Een autoencoder (AE) is een specifiek soort niet-gecontroleerd kunstmatig neuraal netwerk dat compressie en andere functies op het gebied van machine learning biedt. Het specifieke gebruik van de autoencoder is om een feedforward-benadering te gebruiken om een output van een input te reconstrueren. De invoer wordt gecomprimeerd en vervolgens verzonden om te worden gedecomprimeerd als uitvoer, wat vaak vergelijkbaar is met de oorspronkelijke invoer. Dat is de aard van een autoencoder - dat vergelijkbare ingangen en uitgangen worden gemeten en vergeleken voor uitvoeringsresultaten.
Een autoencoder is ook bekend als een autoassociator of diabolo-netwerk.
Techopedia verklaart Autoencoder (AE)
Een autoencoder heeft drie essentiële onderdelen: een encoder, een code en een decoder. De oorspronkelijke gegevens worden omgezet in een gecodeerd resultaat en de volgende lagen van het netwerk breiden deze uit naar een voltooide uitvoer. Een manier om autoencoders te begrijpen, is door een "denoising" autoencoder te bekijken. De denoising autoencoder gebruikt originele ingangen samen met een luidruchtige ingang, om de uitgang te verfijnen en iets opnieuw op te bouwen dat de oorspronkelijke set ingangen vertegenwoordigt. Autoencoders zijn nuttig bij beeldverwerking, classificatie en andere aspecten van machine learning.
