Contenido
- Definición - ¿Qué significa Autoencoder (AE)?
- Una introducción a Microsoft Azure y la nube de Microsoft | A lo largo de esta guía, aprenderá de qué se trata la computación en la nube y cómo Microsoft Azure puede ayudarlo a migrar y administrar su negocio desde la nube.
- Techopedia explica Autoencoder (AE)
Definición - ¿Qué significa Autoencoder (AE)?
Un autoencoder (AE) es un tipo específico de red neuronal artificial sin supervisión que proporciona compresión y otras funciones en el campo del aprendizaje automático. El uso específico del autoencoder es utilizar un enfoque de avance para reconstituir una salida de una entrada. La entrada se comprime y luego se envía a descomprimir como salida, que a menudo es similar a la entrada original. Esa es la naturaleza de un codificador automático: que las entradas y salidas similares se midan y comparen para obtener resultados de ejecución.
Un autoencoder también se conoce como autoasociador o red de diábolo.
Una introducción a Microsoft Azure y la nube de Microsoft | A lo largo de esta guía, aprenderá de qué se trata la computación en la nube y cómo Microsoft Azure puede ayudarlo a migrar y administrar su negocio desde la nube.
Techopedia explica Autoencoder (AE)
Un autoencoder tiene tres partes esenciales: un codificador, un código y un decodificador. Los datos originales entran en un resultado codificado, y las capas posteriores de la red lo expanden en una salida terminada. Una forma de entender los autoencoders es echar un vistazo a un autoencoder "denoising". El autoencoder de eliminación de ruido utiliza entradas originales junto con una entrada ruidosa, para refinar la salida y reconstruir algo que represente el conjunto original de entradas. Los codificadores automáticos son útiles en el procesamiento de imágenes, la clasificación y otros aspectos del aprendizaje automático.