Autoencodears ایک قسم کا article نیٹ ورک ہے جو غیر مؤثر ڈیٹا نمائندگیات سیکھنے کے لیے استعمال کیا جاتا ہے، ان کا وسیع اطلاق ان کاموں میں کیا جاتا ہے جیسے کہ کمیت کم ہوجاتی ہے، معلوماتی سیکھنے، ڈیٹا ڈینسینگ۔ سمجھ لیجئے کہ کیسے آٹوینکوڈز مشین سیکھنے کے ماڈلز کو ترقی دینے میں مدد دے سکتے ہیں۔

خود کار کوڈرز کیا ہیں؟

Autoencodears دو بنیادی حصوں پر مشتمل ہے: ایک انیکوڈ اور ایک ڈی کوڈر۔ انیکوڈر مُکُوُوُول اعداد کو ذیلی تقسیم میں شامل کر کے پسِ پردہ کی نمائندگی کہتے ہیں. ڈی کوڈر پھر اس پائیدار شکل سے اصل اعداد کو دوبارہ حل کرتا ہے۔اس مقصد میں اندراج اور تفاعل خارج کے فرق کو کم کیا جاتا ہے۔

خود کار کوڈرز کیسے کام کرتے ہیں

تربیت کے دوران آٹونکوڈرز کو معلومات کو مؤثر طریقے سے استعمال کرنا سیکھ کر نئے غلطی کو کم کرنے کے لئے تیز رفتار سے کام کرنا پڑتا ہے اس عمل میں ڈیٹا کو نیٹ ورک کے ذریعے سے گزرنا ، ان پٹ اور برآمد کے فرق کو درست کرنا اور پھر تربیت یافتہ وزن کو اُس وقت کے مطابق شامل کیا جا سکتا ہے جب تربیت یافتہ شخص کو معلومات سے حاصل کرنے کے لئے بامقصد خصوصیات نکالنا شامل کرنا پڑتا ہے۔

Autoencoders کی ایپلیکیشنز

  • [Dimenciality کم کرنے والی: بصریات یا مزید تجزیہ کے لیے سادہ سی معلومات۔
  • ] داتا دیوسائی: تصاویر یا سگنلوں سے آواز نکالنے کا سلسلہ شروع ہوا۔
  • Feture نکالنے کے لیے:
  • [Anomaly settlection: میں غیر معمولی اعداد و شمار کے نکات کو غیر واضح طور پر استعمال کرتا ہوں۔