Auto-Encoder

Ein Autoencoder ist ein künstliches neuronales Netzwerk, das zur unüberwachten Lernphase verwendet wird. Es wird zur Reduzierung von Daten verwendet, indem es eine Eingabe in einen kleineren Code umwandelt und ihn dann wieder in eine Ausgabe transformiert. Die Methode, den Code zu reduzieren, wird als Dimensionalitätsreduzierung bezeichnet.

Die Architektur des Autoencoders besteht aus zwei Hauptteilen: dem Encoder und dem Decoder. Der Encoder nimmt die Eingabe entgegen und wandelt sie in einen kleineren Code um, während der Decoder den Code wieder in eine Ausgabe transformiert.

Während des Trainings lernt der Autoencoder, wie man den kleineren Code erstellt und wie man ihn wieder in eine Ausgabe transformiert. Dies geschieht, indem er den Unterschied zwischen der Eingabe und der Ausgabe minimiert. Sobald der Autoencoder trainiert ist, kann er zur Komprimierung von Daten verwendet werden, indem er die Eingabe in den kleineren Code umwandelt und dann wieder in die Ausgabe transformiert.

Autoencoder werden in verschiedenen Anwendungen eingesetzt, darunter Bild- und Sprachverarbeitung, Textkompression und Anomalieerkennung. In der Bildverarbeitung kann ein Autoencoder beispielsweise zur Erstellung von Gesichtern verwendet werden, indem es einen Datensatz von Gesichtern trainiert und dann neue Gesichter generiert, die ähnlich aussehen wie die im ursprünglichen Datensatz.