Что такое автоэнкодеры?
Автоэнкодеры — это тип искусственной нейронной сети, используемый в неконтролируемом обучении для эффективного кодирования и декодирования данных. В первую очередь они предназначены для обучения компактному представлению входных данных в пространстве меньшей размерности, которое можно использовать для различных задач, таких как сжатие данных, уменьшение размерности, извлечение признаков и обнаружение аномалий.
Архитектура автоэнкодера состоит из двух основных компонентов: кодера и декодера. Эти компоненты работают вместе, чтобы преобразовать входные данные в сжатое представление, а затем восстановить их обратно в исходную форму. Цель автоэнкодера — свести к минимуму ошибку реконструкции, побуждая модель обучаться осмысленному и сжатому представлению входных данных.
Шаги автоэнкодера
1. Кодировщик: кодировщик берет входные данные и преобразует их в низкоразмерное представление (кодирование), используя ряд скрытых слоев. Эти слои обычно постепенно уменьшают размерность данных, сжимая их до слоя узкого места, который содержит изученное сжатое представление, также известное как «скрытое пространство».
2. Слой узкого места. Слой узкого места — это слой в середине автоэнкодера, где хранится сжатое представление. Он имеет меньшее количество нейронов по сравнению с входным и выходным слоями, что эффективно снижает размерность данных.
3. Декодер: Декодер берет сжатое представление из слоя узкого места и реконструирует исходные данные, используя другую серию скрытых слоев. Задача декодера — генерировать выходные данные, максимально приближенные к входным данным.
4. Обучение: во время обучения автоэнкодер получает входные данные, и ему предлагается научиться минимизировать ошибку реконструкции, которая представляет собой разницу между входными данными и восстановленными данными. Обычно это делается с помощью функции потерь, такой как среднеквадратическая ошибка, для количественной оценки разницы между входными данными и реконструированными выходными данными. Веса модели корректируются путем обратного распространения ошибки, чтобы свести к минимуму эту ошибку реконструкции.
