Автокодировщик

Автокодировщик (autoencoder) представляет собой вид глубокой нейронной сети, предназначенной для самостоятельного обучения эффективных способов кодирования данных. Архитектура автокодировщика включает в себя два основных компонента: кодировщик (encoder), который преобразует входные данные в компактное латентное представление, и декодировщик (decoder), который восстанавливает оригинальные данные из этого латентного кода. Оптимизация автокодировщика направлена на минимизацию ошибки восстановления, что побуждает сеть выучивать полезные признаки и компактные представления исходных данных. Автокодировщики широко используются для задач сжатия данных, предобучения, обнаружения аномалий и понижения размерности признаков.

А теперь то же самое простыми словами

Автокодировщик - это особый тип нейронной сети, который умеет сжимать и восстанавливать данные. Представьте, что у вас есть фотография. Автокодировщик может сжать ее, убрав ненужные детали, а потом восстановить обратно в четком качестве. Это полезно, например, для передачи фотографий по интернету - они будут занимать меньше места, но выглядеть так же качественно. Автокодировщики также используются для обнаружения аномалий в данных и в качестве основы для других нейросетей.