ऑटोनकोडर तंत्रिका नेटवर्क हैं जो डेटा से सार्थक विशेषताओं को निकालने के लिए असुरक्षित सीखने के लिए उपयोग किए जाते हैं। वे बिना लेबल किए डेटा के आयामीता को कम करने और आवश्यक पैटर्न को कैप्चर करने में प्रभावी हैं। यह लेख बताता है कि फीचर एक्सट्रैक्शन के लिए ऑटोनकोडर कैसे बनाया जाए।

Autoencoders

एक ऑटोनकोडर में एक एनकोडर और एक डिकोडर होता है। एनकोडर इनपुट डेटा को कम-आयामी प्रतिनिधित्व में संपीड़ित करता है, जिसे अव्यक्त स्थान कहा जाता है। डिकोडर इस संकुचित रूप से मूल डेटा को फिर से बनाता है। लक्ष्य प्रशिक्षण के दौरान इनपुट और आउटपुट के बीच अंतर को कम करना है।

एक ऑटोनकोडर का निर्माण

एक ऑटोनकोडर बनाने के लिए, इनपुट, छिपे और आउटपुट परतों के साथ वास्तुकला को परिभाषित करें। एनकोडर डेटा आयाम को कम करता है, जबकि डिकोडर मूल इनपुट को फिर से व्यवस्थित करने का प्रयास करता है। ReLU या sigmoid जैसे सक्रियण कार्यों का उपयोग गैर-रैखिकता को पेश करने के लिए करता है।

एक डेटासेट का उपयोग करके ऑटोनकोडर को प्रशिक्षित करें, एक हानि समारोह को अनुकूलित करें जैसे कि औसत वर्ग त्रुटि। एक बार प्रशिक्षित होने के बाद, एनकोडर का उपयोग नए डेटा से सुविधाओं को निकालने के लिए किया जा सकता है, जिसे विभिन्न मशीन लर्निंग कार्यों में लागू किया जा सकता है।

Autoencoders के अनुप्रयोग

ऑटोनकोडर का उपयोग कई क्षेत्रों में किया जाता है, जिनमें शामिल हैं:

  • आयामीता में कमी
  • Anomaly का पता लगाने
  • डेटा denoising
  • वर्गीकरण के लिए फ़ीचर निष्कर्षण