Autoencoder
Categoria
Modelos e Arquiteturas
Autoencoder e uma rede neural que aprende a comprimir dados em uma representacao compacta (encoding) e reconstrui-los. Usado para reducao de dimensionalidade, denoising e geracao de dados.
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Modelos e Arquiteturas
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O que e Autoencoder?
Autoencoder e uma arquitetura de rede neural que aprende a codificar dados em uma representacao compacta (espaco latente) e depois reconstrui-los. E treinado para minimizar a diferenca entre a entrada e a saida reconstruida.
Componentes
- Encoder: comprime a entrada em uma representacao menor
- Espaco Latente (Bottleneck): representacao comprimida
- Decoder: reconstroi os dados a partir da representacao
Variantes
- Denoising Autoencoder: aprende a remover ruido
- Sparse Autoencoder: forca representacoes esparsas
- VAE: variante probabilistica para geracao
- Convolutional Autoencoder: para imagens
Aplicacoes
Compressao de dados, deteccao de anomalias, reducao de ruido, geracao de features e pre-treinamento. Na Trilion, autoencoders sao explorados para deteccao de anomalias e representacao eficiente de dados complexos.
