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Definizione - Cosa significa Autoencoder (AE)?
Un autoencoder (AE) è un tipo specifico di rete neurale artificiale non supervisionata che fornisce compressione e altre funzionalità nel campo dell'apprendimento automatico. L'uso specifico del codificatore automatico consiste nell'utilizzare un approccio feedforward per ricostituire un output da un input. L'input viene compresso e quindi inviato per essere decompresso come output, che è spesso simile all'input originale. Questa è la natura di un codificatore automatico: gli ingressi e le uscite simili vengono misurati e confrontati per i risultati dell'esecuzione.
Un autoencoder è anche noto come autoassociatore o rete diabolo.
Techopedia spiega Autoencoder (AE)
Un codificatore automatico ha tre parti essenziali: un codificatore, un codice e un decodificatore. I dati originali vanno in un risultato codificato e i livelli successivi della rete lo espandono in un output finito. Un modo per comprendere gli autoencoders è quello di dare un'occhiata a un autoencoder "denoising". Il codificatore automatico denoising utilizza input originali insieme a un input rumoroso, per perfezionare l'output e ricostruire qualcosa che rappresenta l'insieme originale di input. I codificatori automatici sono utili per l'elaborazione delle immagini, la classificazione e altri aspetti dell'apprendimento automatico.
