Autoenkodér

Dnes se chceme ponořit do fascinujícího světa Autoenkodér. Ať už mluvíme o historii, vědě, technologii, umění nebo jakémkoli jiném oboru, Autoenkodér hraje zásadní roli v našem chápání světa kolem nás. Od svého vzniku až po současnou evoluci byl Autoenkodér předmětem studia a debat, což vyvolalo velký zájem a vliv na různé aspekty společnosti. V tomto článku prozkoumáme různé aspekty a perspektivy související s Autoenkodér s cílem nabídnout komplexní a komplexní pohled na toto relevantní a zajímavé téma.

Architektura autoenkodéru, kde x resp. y jsou aktivační potenciály neuronů vstupní/výstupní resp. dělicí vrstvy, f je aktivační funkce neuronů dělicí vrstvy a u resp. v je vektor vah enkodéru resp. dekodéru

Autoenkodér je typ umělé neuronové sítě užívající učení bez učitele, který dokáže účinně kódovat vstupní data na vektor menší dimenze a opět je dekódovat při nulové ztrátě informace. Může to být například vícevrstvý perceptron se shodným počtem vstupních a výstupních neuronů o lichém počtu vrstev, kde střední vrstva je označována jako dělicí. Autoenkodér se na sadě vstupních vzorů učí autoasociativní funkci, tj. vzor předložený na vstup reprodukovat na výstupu. Jako učící strategii lze užít algoritmus zpětného šíření chyby. Autoenkodér slouží ke kompresi (snížení dimenzionality) a kryptování informace, kde vstupní až dělicí vrstva (enkodér) slouží ke kompresi a šifrování vstupního vzoru do stavů neuronů dělicí vrstvy a dělicí až výstupní vrstva (dekodér) slouží k dekompresi a dešifrování vstupního vzoru ze stavů neuronů dělicí vrstvy. Kompresní poměr je dán poměrem počtu neuronů vstupní/výstupní vrstvy k počtu neuronů dělicí vrstvy. První polovina vah sítě pak slouží jako šifrovací klíč a druhá polovina vah sítě slouží jako dešifrovací klíč.

Literatura