Ang mga autoencoder ay mga neural network na ginagamit para sa hindi pa nai-aaccess ang mga makabuluhang katangian mula sa datos.Ang mga ito ay epektibo sa pagbabawas ng dimensiyonalidad at pag-iipon ng mga mahahalagang padron nang walang tatak na datos. Ang artikulong ito ay nagpapaliwanag kung paano gumawa ng mga autoencoder para sa tampok na pagkuha.
Pag - unawa sa mga Autoencoder
Ang isang autoencoder ay binubuo ng isang representante at isang decoder.Ang composer ay nag-iintermit ng input data sa isang mas mababang-dimensiyonal na representasyon, na tinatawag na latent space. Ang decoder ay muling nagreresulta sa orihinal na datos mula sa siksik na anyong ito. Ang goal ay upang mabawasan ang pagkakaiba sa pagitan ng input at output sa panahon ng pagsasanay.
Pagtatayo ng Autoencoder
Upang makagawa ng isang autoencoder, bigyang kahulugan ang arkitektura na may input, nakatago, at output layer. binabawasan ng graper ang mga dimensiyon ng datos, habang sinusubukan ng decoder na muling buuin ang orihinal na input. Gamitin ang mga tungkuling aksesorya tulad ng ReLU o sigmoid upang ipakilala ang hindi-linearity.
Sa pagsasanay sa ahencoder gamit ang dataset, na ginagawang kapaki - pakinabang ang isang trabaho na gaya ng pagkakamaling may parisukat na kahulugan. Kapag sinanay, ang bahaging replektor ay magagamit upang makuha ang mga bahagi mula sa bagong impormasyon, na maaaring ikapit sa iba't ibang gawaing pagkatuto ng makina.
Mga Gamit ng mga Autoencoder
Ginagamit ang mga autoencoder sa ilang lugar, kasama ang:
- Pagbawas sa Dimensiyon
- May - Anomang Pagtuklas
- Pag - aalis ng mga Data
- Pag - aalis ng mga Katangian Para sa klasipikasyon