Autoenkóderekben

Autoenkóderekben, vagy más néven autoencoder-ek, a mély tanulás területén alkalmazott, szupervizált vagy szupervizálatlan módszerekkel működő neurális hálózatok. A fő céljuk az adatok kompressziója vagy rekonstrukciója, valamint a latens (reprezentációs) térben való adatok ábrázolásának megtalálása. Az autoencoder-ek főleg a dimenziós csökkentés, anomáliák detektálása, generatív feladatok, és adatok előrejelzése területén használatosak.

Az autoencoder egy olyan neurális hálózat, amely két fő részből áll: az encoderből és a decoderből. Az encoder feladata az input adatok kompresszálása egy kisebb dimenziós latens térbe, míg a decoder feladata az encoder által generált latens reprezentációk rekonstrukciója az eredeti input adatok formájába. A hálózat célfüggvényének minimizálása során a decoder által rekonstruált adatok és az eredeti input adatok közötti különbség csökkentése történik, általában a hibahasználat (loss function) segítségével, például a mean squared error (MSE) vagy a cross-entropy.

Autoencoder-ek többféle változatban is léteznek, például variációs autoencoder-ek (VAE), amelyek a latens térben való adatok eloszlásának modelljezését is célul tűzik ki, vagy generatív ellenfélső hálózatokkal (GAN) kombinált változatok. Ezek a módszerek lehetővé teszik a generatív feladatok megoldását, például új adatok generálását vagy anomáliák detektálását.

Az autoencoder-ek alkalmazási területei széleskörűek, beleértve képek, hangok és szövegek előrejelzését, adatok normalizálását, valamint a nem szupervizált tanulásban a klaszterezés és dimenziós csökkentés segítését. A módszer hatékonysága és alkalmazhatósága miatt egyre népszerűbbé válik a kutatás és gyakorlat területén.