Contente
- Definição - O que significa Autoencoder (AE)?
- Uma introdução ao Microsoft Azure e Microsoft Cloud | Neste guia, você aprenderá sobre o que é a computação em nuvem e como o Microsoft Azure pode ajudá-lo a migrar e administrar seus negócios a partir da nuvem.
- Techopedia explica Autoencoder (AE)
Definição - O que significa Autoencoder (AE)?
Um autoencoder (AE) é um tipo específico de rede neural artificial não supervisionada que fornece compactação e outras funcionalidades no campo de aprendizado de máquina. O uso específico do autoencoder é usar uma abordagem de feedforward para reconstituir uma saída de uma entrada. A entrada é compactada e, em seguida, enviada para ser descompactada como saída, que geralmente é semelhante à entrada original. Essa é a natureza de um autoencoder - que entradas e saídas semelhantes são medidas e comparadas para obter resultados de execução.
Um autoencoder também é conhecido como rede autoassociator ou diabolo.
Uma introdução ao Microsoft Azure e Microsoft Cloud | Neste guia, você aprenderá sobre o que é a computação em nuvem e como o Microsoft Azure pode ajudá-lo a migrar e administrar seus negócios a partir da nuvem.
Techopedia explica Autoencoder (AE)
Um autoencoder tem três partes essenciais: um codificador, um código e um decodificador. Os dados originais entram em um resultado codificado e as camadas subseqüentes da rede os expandem para uma saída final. Uma maneira de entender os codificadores automáticos é dar uma olhada em um codificador automático "denoising". O autoencoder denoising usa entradas originais junto com uma entrada barulhenta, para refinar a saída e reconstruir algo que representa o conjunto original de entradas. Os codificadores automáticos são úteis no processamento de imagens, classificação e outros aspectos do aprendizado de máquina.