Định nghĩa Autoencoder (AE) là gì?

Autoencoder (AE)Autoencoder (AE). Đây là nghĩa tiếng Việt của thuật ngữ Autoencoder (AE) – một thuật ngữ thuộc nhóm Technology Terms – Công nghệ thông tin.

Độ phổ biến(Factor rating): 5/10

Một autoencoder (AE) là một loại cụ thể của mạng lưới thần kinh nhân tạo không có giám sát cung cấp nén và chức năng khác trong lĩnh vực học máy. Việc sử dụng cụ thể của autoencoder là sử dụng một cách tiếp cận feedforward để pha một đầu ra từ một đầu vào. Các đầu vào được nén và sau đó gửi đến được giải nén như đầu ra, mà thường là tương tự như các đầu vào gốc. Đó là bản chất của một autoencoder – rằng các đầu vào và đầu ra tương tự sẽ được đo và so sánh với kết quả thực hiện.

Xem thêm: Thuật ngữ công nghệ A-Z

Giải thích ý nghĩa

Một autoencoder có ba phần chính: một bộ mã hóa, mã và một bộ giải mã. Dữ liệu gốc đi vào một kết quả mã hóa, và các lớp tiếp theo của mạng mở rộng nó thành một sản lượng thành phẩm. Một cách để hiểu autoencoders là hãy nhìn vào một “giảm nhiễu” autoencoder. Các autoencoder denoising sử dụng đầu vào gốc cùng với một đầu vào ồn ào, để tinh chỉnh sản lượng và xây dựng lại một cái gì đó đại diện cho các thiết lập ban đầu vào. Autoencoders là hữu ích trong việc xử lý hình ảnh, phân loại và các khía cạnh khác của máy học.

What is the Autoencoder (AE)? – Definition

An autoencoder (AE) is a specific kind of unsupervised artificial neural network that provides compression and other functionality in the field of machine learning. The specific use of the autoencoder is to use a feedforward approach to reconstitute an output from an input. The input is compressed and then sent to be decompressed as output, which is often similar to the original input. That is the nature of an autoencoder – that the similar inputs and outputs get measured and compared for execution results.

Understanding the Autoencoder (AE)

An autoencoder has three essential parts: an encoder, a code and a decoder. The original data goes into a coded result, and the subsequent layers of the network expand it into a finished output. One way to understand autoencoders is to take a look at a “denoising” autoencoder. The denoising autoencoder uses original inputs along with a noisy input, to refine the output and rebuild something representing the original set of inputs. Autoencoders are helpful in image processing, classification and other aspects of machine learning.

Thuật ngữ liên quan

  • Denoising Autoencoder (DAE)
  • Machine Learning
  • Deep Learning
  • Echo Chamber
  • Boltzmann Machine
  • Sparse Autoencoder (SAE)
  • Variational Autoencoder (VAE)
  • Artificial Neural Network (ANN)
  • Feedforward Neural Network
  • Unsupervised Learning

Source: Autoencoder (AE) là gì? Technology Dictionary – biabop – Techtopedia – Techterm

Rate this post