Các hệ thống tự động là mạng thần kinh được dùng để học tập để chiết xuất các tính năng có ý nghĩa từ dữ liệu. Chúng có hiệu quả trong việc giảm độ nghiêng và thu các mẫu thiết yếu mà không có dữ liệu đã dán nhãn. Bài này giải thích cách xây dựng các bộ mã tự động để lấy tính năng.

Hiểu mã tự động

Bộ tự động chứa bộ mã hoá và bộ giải mã. Bộ mã hoá nén dữ liệu nhập vào vào thành một không gian không gian thấp hơn, được gọi là không gian tiềm ẩn. Bộ giải mã tái tạo dữ liệu gốc từ dạng nén này. Mục tiêu là giảm thiểu sự khác biệt giữa nhập và xuất trong suốt quá trình đào tạo.

Xây dựng một máy tự động

Để xây dựng một bộ chế tạo tự động, hãy xác định cấu trúc với lớp nhập, ẩn và xuất. Bộ mã hoá giảm kích thước dữ liệu, trong khi bộ giải mã cố gắng tái tạo lại dữ liệu gốc. Dùng chức năng kích hoạt như ReLU hay sgmoid để giới thiệu tính không thẳng đứng.

Huấn luyện máy tự động sử dụng một bộ dữ liệu, tối ưu hóa một chức năng mất như là bình phương lỗi. Một khi được đào tạo, bộ phận mã hóa có thể được sử dụng để chiết xuất các tính năng từ dữ liệu mới, mà có thể được áp dụng trong các công việc học tập máy khác nhau.

Ứng dụng các tự động mã

Các máy tự động mã được dùng trong nhiều lĩnh vực, kể cả:

  • Giảm độ phân giải
  • Phát hiện bất thường
  • Đang giảm dần dữ liệu
  • Name