Autoencoder
Sign in to saveAlso known as autoencoders, AE
thumb|upright=1.15|A schema of an autoencoder. An autoencoder has two main parts: an encoder that maps the message to a code, and a decoder that reconstructs the message from the code.
Research
7,707 papers- Designing molecules with autoencoder networks.Nature computational science · 2023
- Autoencoder-based myoelectric controller for prosthetic hands.Frontiers in bioengineering and biotechnology · 2023
- EEG Signal Denoising Using Beta-Variational Autoencoder.Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference · 2024
- Autoencoder-based phenotyping of ophthalmic images highlights genetic loci influencing retinal morphology and provides informative biomarkers.Bioinformatics (Oxford, England) · 2024
- mbSparse: an autoencoder-based imputation method to address sparsity in microbiome data.Gut microbes · 2025
via PubMed
Article · Deutsch
Ein Autoencoder ist ein künstliches neuronales Netz, das dazu genutzt wird, effiziente Codierungen zu lernen.Das Ziel eines Autoencoders ist es, eine komprimierte Repräsentation (Encoding) für einen Satz Daten zu lernen und somit auch wesentliche Merkmale zu extrahieren.Dadurch kann er zur Dimensionsreduktion genutzt werden. Der Autoencoder benutzt drei oder mehr Schichten: * Eine Eingabeschicht. Bei der Gesichtserkennung könnten die Neuronen beispielsweise die Pixel einer Fotografie abbilden. * Einige signifikant kleinere Schichten, die das Encoding bilden. * Eine Ausgabeschicht, in der jedes Neuron die gleiche Bedeutung hat wie das entsprechende in der Eingabeschicht. Wenn lineare Neuronen benutzt werden, ist er der Hauptkomponentenanalyse sehr ähnlich.
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