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Definition - Was bedeutet Autoencoder (AE)?
Ein Autoencoder (AE) ist eine spezielle Art von unbeaufsichtigtem künstlichem neuronalen Netzwerk, das Komprimierung und andere Funktionen im Bereich des maschinellen Lernens bietet. Die spezielle Verwendung des Autoencodierers besteht darin, einen Feedforward-Ansatz zu verwenden, um eine Ausgabe von einer Eingabe wiederherzustellen. Die Eingabe wird komprimiert und dann zur Dekomprimierung als Ausgabe gesendet, was häufig der ursprünglichen Eingabe ähnelt. Das liegt in der Natur eines Autoencoders - dass die ähnlichen Ein- und Ausgänge gemessen und auf Ausführungsergebnisse hin verglichen werden.
Ein Autoencoder wird auch als Autoassoziator oder Diabolonetzwerk bezeichnet.
Techopedia erklärt Autoencoder (AE)
Ein Autoencoder besteht aus drei wesentlichen Teilen: einem Encoder, einem Code und einem Decoder. Die ursprünglichen Daten gehen in ein codiertes Ergebnis ein, und die nachfolgenden Schichten des Netzwerks erweitern es zu einer fertigen Ausgabe. Ein Weg, um Autoencoder zu verstehen, besteht darin, sich einen "Entrauschungs" -Autoencoder anzusehen. Der Denoising-Autoencoder verwendet Originaleingaben zusammen mit einer verrauschten Eingabe, um die Ausgabe zu verfeinern und etwas wiederherzustellen, das den ursprünglichen Satz von Eingaben darstellt. Autoencoder sind hilfreich bei der Bildverarbeitung, Klassifizierung und anderen Aspekten des maschinellen Lernens.
