Diskussion zum Artikel "Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 20): Autoencoder"

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Neuer Artikel Neuronale Netze leicht gemacht (Teil 20): Autoencoder :

Wir untersuchen weiterhin Modelle und Algorithmen für unüberwachtes Lernen. Einige Leser haben vielleicht Fragen zur Relevanz der jüngsten Veröffentlichungen zum Thema neuronale Netze. In diesem neuen Artikel befassen wir uns wieder mit neuronalen Netzen.

Im allgemeinen Fall ist der Autoencoder (Selbstprogrammierend) ein neuronales Netz, das aus zwei Encoder- und Decoderblöcken besteht. Die Quelldatenschicht des Encoders und die Ergebnisschicht des Decoders enthalten die gleiche Anzahl von Elementen. Dazwischen befindet sich eine verborgene Schicht, die in der Regel kleiner ist als die Quelldaten. Während des Lernprozesses bilden die Neuronen dieser Schicht einen latenten (versteckten) Zustand, der die Quelldaten in komprimierter Form beschreiben kann.

Dies ähnelt dem Datenkomprimierungsproblem, das wir mit der Methode der Hauptkomponentenanalyse gelöst haben. Es gibt jedoch Unterschiede in den Ansätzen, auf die wir später noch eingehen werden.

Wie bereits erwähnt, ist ein Autoencoder ein neuronales Netz. Es wird nach der Backpropagation-Methode trainiert. Der Trick besteht darin, dass wir, da wir nicht gekennzeichnete Daten verwenden, das Modell zunächst darauf trainieren, die Daten mithilfe eines Encoders auf die Größe des latenten Zustands zu komprimieren. Dann wird das Modell im Decoder die Daten mit minimalem Informationsverlust in den ursprünglichen Zustand zurückversetzen.

Autor: Dmitriy Gizlyk