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