Typen
:Generalisierungen
:Eigenschaften
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:Veranstaltung
: EMLReferenz
: @thimm2024 (Abschnitt 5.4)
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Definition: Autoencoder
Als Autoencoder bezeichnen wir ein neuronales Netzwerk, das darauf trainiert ist, Eingabedaten auf eine komprimierte Darstellung zu reduzieren und diese anschließend wiederherzustellen.
Autoencoder bestehen aus
- einem Encoder
, der die Eingabedaten aus in eine (in der Regel) niedrigdimensionale latente Repräsentation überführt und - einem Decoder
, der diese Repräsentation verwendet, um die ursprünglichen Daten so genau wie möglich zu rekonstruieren. Sie versuchen also die Identitätsfunktion zu lernen, die Fehlerfunktion ergibt sich damit durch
Autoencoder können beispielsweise für Datenkompression, Feature-Extraktion oder Datengenerierung eingesetzt werden. Dabei werden die beiden Netze
und oft getrennt voneinander genutzt. Je nach Wahl von
unterscheiden wir zwischen:
- Undercomplete Autoencodern (
) und - Overcomplete Autoencodern (
)