Шумные данные остаются одной из наиболее часто встречающихся проблем машинного обучения и науки о данных, из-за которой специалисты по данным не спят по ночам. Теперь у нас есть доступ к различным технологиям и методам, которые позволяют компьютерным системам более эффективно решать проблемы сжатия данных. Один из них — автоэнкодер. В этом цифровом мире вы должны пройти онлайн-курс по науке о данных, чтобы построить карьеру в области науки о данных.

Что такое автоэнкодер?

Автоэнкодер — это искусственная нейронная сеть, которая использует неконтролируемое обучение для обучения визуализации данных. Целью автоэнкодера является обучение сети захвату основных частей входного изображения для изучения низкоразмерного изображения (кодирования) более важных данных, как правило, для уменьшения размерности.

Существует 5 типов автоэнкодеров

Концепция автокодировщиков нейронных сетей не нова. Первые приложения можно проследить до 1980-х годов. Концепция автоэнкодера, которая изначально использовалась для уменьшения размерности и изучения признаков, эволюционировала и теперь широко используется для обучения данных без учителя.

Теперь вы можете присоединиться к онлайн-курсу по науке о данных со своего устройства дома.

Вот пять популярных автоэнкодеров, которые мы обсудим:

● Под полными автоэнкодерами

● Разреженные автоэнкодеры

● Сжатые автоэнкодеры

● Шумоподавление автоэнкодеров

● Вариационные автоэнкодеры (для генеративного моделирования)

1. Неполные автокодировщики

Одним из самых основных типов автоэнкодеров является недополный автоэнкодер. Он работает простым способом: автокодировщик Undercomplete принимает изображение и пытается предсказать то же изображение, что и выходное сопоставление, тем самым восстанавливая изображение из компактной области узкого места. Знание онлайн-курсов по науке о данных может быть очень полезным для карьеры разработчика. Полные автокодировщики действительно не контролируются, потому что они не требуют никакой метки, а цель такая же, как и вход.

2. Разреженные автокодировщики

Разреженные автоэнкодеры, как и полные автоэнкодеры, использовали одно и то же изображение для ввода и наземной истины. Однако методы, используемые для регулирования кодирования визуализации данных, существенно различаются. Поскольку неполные автоэнкодеры контролируются и настраиваются путем изменения размера узкого места, разреженные автоэнкодеры контролируются путем изменения количества сенсорных узлов на каждом скрытом слое.

Разреженные автоэнкодеры работают, наказывая активацию некоторых нейронов в скрытых слоях, потому что невозможно создать нейронную сеть с гибким числом узлов в ее скрытых элементах. Вы можете пройти онлайн-курс Машинное обучение и наука о данных.

3. Сжимающие автоэнкодеры

Связанные с другими автоэнкодерами, сжимающие автоэнкодеры выполняют задачи изучения представления изображения, пытаясь передать его через узкое место и восстановить его в декодере. Сжатый автоэнкодер также включает в себя термин регуляризации, чтобы предотвратить изучение сетью преобразования идентификационных данныхвходных данных в выходные данные.

Сжимающие автокодировщики работают исходя из предположения, что аналогичные входные данные должны иметь связанные кодировки и представления в скрытом пространстве. Это означает, что незначительные изменения во входных данных больших данных не должны приводить к значительным изменениям скрытого пространства. По курсу Машинное обучение и наука о данных вы можете получить сертификат, который сможете загрузить онлайн.

4. Шумоподавление автоэнкодеров

Шумоподавляющие автоэнкодеры, как следует из названия, являются автоэнкодерами для удаления шума изображения. В отличие от предыдущих автоэнкодеров, это первый в своем роде, который не использует изображение в качестве исходных данных. Существует множество онлайн-курсов по аналитике, доступных для тех, кто хочет построить карьеру в области науки о данных. Шумоподавляющие автоэнкодеры получают зашумленную версию изображения, обработанную в цифровом виде для добавления шума. Зашумленное изображение подается в архитектуру кодера-декодера, и результат сравнивается с реальным изображением.

5. Вариационные автоэнкодеры

Автоэнкодеры, как стандартные, так и вариационные, получают знания для представления ввода только в сжатой форме, известной как скрытое пространство или узкое место. В результате скрытое пространство, созданное после обучения модели, не является непрерывным, и его интерполяция может быть затруднена.

Как следует обучать автоэнкодеров?

Перед обучением автоэнкодера необходимо установить четыре гиперпараметра: Размер кода, также известный как размер узкого места, является важным гиперпараметром для настройки автоэнкодера. Размер узкого места определяет, насколько большие данныедолжны быть сжаты. Это также может быть использовано в качестве термина регуляризации. Теперь пройти онлайн-курсы по аналитике очень просто.

Несколько слоев. Как и во всех нейронных сетях, интенсивность кодировщика и декодера является важным гиперпараметром для настройки автокодировщиков. Большая глубина увеличивает сложность модели, тогда как меньшая глубина ускоряет обработку.

Количество сенсорных узлов на слой. Значения веса, которые мы используем для каждого слоя, определяются количеством узлов на слое. Количество узлов в автоэнкодере значительно уменьшается с каждым последующим уровнем, поскольку входные данные для всех слоев становятся более узкими по слоям.

Потери при реконструкции. Функция потерь, которую мы используем для обучения автоэнкодера, сильно зависит от типа входных и выходных данных, которые мы хотим, чтобы автоэнкодер модифицировал.