Autocodificatori

Un autocodiator è Un tipo di rete di Deep Learning che viene addestrata per replicare i suoi dati di input。Gli autocodificatori hanno superato le tecniche ingegneristiche tradizioni termini di precisione prestazioni in numererose applicazioni, tra il反常的生活拉Generazione di testo拉Generazione di immagini拉谣言与幻想e勒comunicazioni digitali．

È可能的利用率MATLAB深度学习工具箱™根据una serie diesempiDi applicazione degli autocodificatori, come quelli riportati in fondo真主安拉pagina。

来funzionano gli autocodificatori?

Gli autocodificatori produccono una ricostruzione dell 'input。Un autocodificatore è composto da due reti più piccole: Un codificatore e Un decodificatore。Durante l 'addestramento, il codificatore学徒un insieme di feature (rappresentazione latente) dai dati di输入。Nel contempo, il decodificatore viene addestrato per ricostruire i dati sula base di queste feature。在序贯中，l 'autocodificatore può在序贯中，每一个序贯的输入都是重要的。Gli，自编码，自定义，自定义，自定义，自定义，自定义，自定义，自定义，自定义。

适用条件?

Gli，自编码，无知的，自然的，有质量的，有质量的，有质量的，有质量的。目标特征è输入输出(图2和图3)。

La rappresentaziente può对一般数据的必要利用。Ad esempio， è可能的自动创造，una grafia dall 'aspetto realistico frasi di testo(图4)。

Gli，自编码，basati, su, serie, storiche，所有ono, anche, essere, utizzati, per, rilevare, exception, nei, dati, di, segnali。在此，nella manutenzione predittiva， è可能的地址unautocodificatore sui dati di normale funzionamento provenienti da una machchina industrial(图5)。

L 'autocodificatore addestrato viene poi testato苏ingresso服务达缇女士。这是一个大的变化，所有的输出都是自编码的，异常的，异常的，丰富的，异常的(图6)。

Punti chiave

• Gli autocodificatori non richidoono dati di input etichettati per l 'addestramento: non sono supervisory ati
• Esistono vari tipi di autocodificatori costruiti per diversity attività di ingegneria, tra cui:
  • 自编码卷积- L 'output del decodicatore cerca di rispecchare L 'input del codicatore, il che è utile per la riduzione del rumore
  • 自编码变量-生成模型的创造，对异常环境的效用
  • 自编码LSTM -应用于故事生成模型的Creano