Autoenkodery. Podstawy budowy wydajnych modeli uczenia maszynowego

Autoenkoder jest siecią neuronową złożoną z pary koder-dekoder. Koder odpowiada za redukcję wymiarowości danych w modelu przy jednoczesnym zachowaniu kluczowych cech, niezbędnych do odtworzenia danych wejściowych przez dekoder. Z uwagi na cechy architektury wewnętrznej wyodrębnia się autoenkodery deterministyczne oraz probabilistyczne. Istnieją wyspecjalizowane wersje autoenkoderów odpowiadające tematyce realizowanych modeli uczenia maszynowego, na przykład autoenkodery odszumiające, rekurencyjne, splotowe, wariacyjne lub rzadkie. W artykule zostały przedstawione jedynie najistotniejsze zagadnienia związane z autoenkoderami.