Nilalaman
- Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Autoencoder (AE)?
- Isang Panimula sa Microsoft Azure at ang Microsoft Cloud | Sa buong gabay na ito, malalaman mo kung ano ang lahat ng cloud computing at kung paano makakatulong ang Microsoft Azure sa iyo upang lumipat at patakbuhin ang iyong negosyo mula sa ulap.
- Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Autoencoder (AE)
Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Autoencoder (AE)?
Ang isang autoencoder (AE) ay isang tiyak na uri ng hindi sinusuportahang artipisyal na neural network na nagbibigay ng compression at iba pang pag-andar sa larangan ng pag-aaral ng makina. Ang tiyak na paggamit ng autoencoder ay ang paggamit ng isang feedforward diskarte upang muling pagbuo ng isang output mula sa isang input. Ang input ay nai-compress at pagkatapos ay ipinadala upang ma-decompressed bilang output, na kung saan ay madalas na katulad ng orihinal na input. Iyon ang likas na katangian ng isang autoencoder - na ang mga katulad na input at output ay susukat at ihambing sa mga resulta ng pagpapatupad.
Ang isang autoencoder ay kilala rin bilang isang autoassociator o diabolo network.
Isang Panimula sa Microsoft Azure at ang Microsoft Cloud | Sa buong gabay na ito, malalaman mo kung ano ang lahat ng cloud computing at kung paano makakatulong ang Microsoft Azure sa iyo upang lumipat at patakbuhin ang iyong negosyo mula sa ulap.
Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Autoencoder (AE)
Ang isang autoencoder ay may tatlong mahahalagang bahagi: isang encoder, isang code at isang decoder. Ang orihinal na data ay pumapasok sa isang naka-code na resulta, at ang kasunod na mga layer ng network ay palawakin ito sa isang tapos na output. Ang isang paraan upang maunawaan ang mga autoencoder ay ang pagtingin sa isang "denoising" autoencoder. Ang denoising autoencoder ay gumagamit ng mga orihinal na input kasama ang isang maingay na input, upang pinuhin ang output at muling itayo ang isang bagay na kumakatawan sa orihinal na hanay ng mga input. Ang mga autoencoder ay nakakatulong sa pagproseso ng imahe, pag-uuri at iba pang mga aspeto ng pag-aaral ng makina.