Autoencodears وه urbanssical nets ہیں جو غیر واضح طور پر ڈیٹا سے ماخوذ خصوصیات نکالنے کے لیے استعمال کیے جاتے ہیں۔وہ معلومات کے ذریعے تناسب اور ان کی تفاعل کو کم کرنے میں مؤثر ہیں
خودکار کوڈرز کو سمجھنے کے
ایک آٹونکوڈر ایک انیکوڈر اور ڈی کوڈر پر مشتمل ہے. انیکوڈر نے ڈیٹا کو نچلے درجے کی نمائندگی میں داخل کیا ہے، جسے لاتعداد جگہ کہا جاتا ہے. ڈی کوڈر اس باضابطہ شکل سے اصل اعداد کو حل کرتا ہے. اس مقصد تربیت کے دوران میں اندراج اور برآمد کے فرق کو کم کرنا ہے۔
ایک خودکار کوڈر بنانا
ایک آٹونکوڈر بنانے کے لیے، آرکائیو شدہ کو ان پٹ، چھپے اور آؤٹ کے ساتھ متعین کرنا۔ انکوڈر اصل انکپٹ کو کم کرتا ہے، جبکہ اصل ان پٹ کو دوبارہ شامل کرنے کی ڈی کوڈر کی کوشش کرتا ہے۔ غیر لائن کو متعارف کرانے کے لیے ری ایل یو یا Sigmoid جیسے کام استعمال کریں۔
ڈیٹا کی سیٹ استعمال کرتے ہوئے آٹونکوڈر کو ٹریننگ دے، کسی نقصان کا عمل جیسے کہ مربع غلطی کو یقینی بنانا۔ ایک بار تربیت یافتہ حصے کو نئے ڈیٹا سے حاصل ہونے والے خصوصیات نکالنے کے لیے استعمال کیا جا سکتا ہے، جس کا اطلاق مختلف مشین سیکھنے کے عمل میں کیا جا سکتا ہے۔
Autoencoders کی ایپلیکیشنز
آٹون کوڈرز کئی شعبوں میں استعمال ہوتے ہیں جن میں سے یہ ہیں:
- کمی
- غیرمتوقع طور پر
- ڈیٹا ڈیٹنگ
- کلاسي لا ئے