Увод у аутоенкодер
То је случај вештачке неуронске мрежице која се користи за откривање ефикасног кодирања података без надзора. Циљ Аутоенцодер-а користи се за учење презентације за групу података, посебно за смањивање димензија. Аутоенкодери имају јединствену карактеристику где је његов улаз једнак његовом излазу формирањем мрежа за пренос. Аутоенцодер претвара улаз у компримиране податке да формира код мале димензије, а затим поново уноси улаз да би формирао жељени излаз. Компримирани код улаза назива се и латентно представљање простора. Једноставно, главни циљ је смањити изобличење између кругова.
У Аутоенцодер-у постоје три главне компоненте. Они су Енцодер, Децодер и Цоде. Енкодер и декодер потпуно су повезани како би формирали мрежу за просљеђивање напајања. Код делује као један слој који делује према сопственој димензији. Да бисте развили Аутоенцодер, морате поставити хиперпараметар, односно морате поставити број чворова у језгру. На детаљнији начин, излазна мрежа декодера је зрцална слика улазног давача. Декодер производи жељени излаз само уз помоћ слоја кода.
Осигурајте да кодер и декодер имају исте димензијске вриједности. Важан параметар за постављање аутоенкодера је величина кода, број слојева и број чворова у сваком слоју.
Величина кода је дефинисана укупном количином чворова који су присутни у средњем слоју. Да бисте постигли ефикасну компресију, препоручује се мала величина средњег слоја. Број слојева у аутоенкодеру може бити дубок или плитак по жељи. Број чворова у аутоенкодеру треба бити исти и у давачу и у декодеру. Слој декодера и давача мора бити симетричан.
У сложеном аутоенкодеру имате један невидљиви слој и у енкодеру и у декодеру. Састоји се од рукописних слика величине 28 * 28. Сада можете развити аутоенкодер са 128 чворова у невидљивом слоју са 32 величине кода. Да бисте додали више бројева слојева, користите ову функцију
model.add(Dense(16, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
за конверзију,
layer_1 = Dense(16, activation='relu')(input)
layer_2 = Dense(8, activation='relu')(layer_1)
Сада се излаз овог слоја додаје као улаз следећем слоју. ово је слој који се може назвати у овој густој методи. Декодер обавља ову функцију. Користи се сигмоидном методом за добијање излаза између 0 до 1. Будући да улаз лежи у опсегу од 0 до 1
Реконструкција уноса Аутоенцодер-ом у овој методи врши се предвиђањем. Проводи се појединачни тест слике, а излаз није баш толико улазан, већ сличан улазу. Да бисте превладали ове потешкоће, можете учинити аутоенкодер ефикаснијим додавањем много слојева и додавањем више чворова у слојеве. Али ако то буде снажније, то резултира копијом података сличних улазном. Али то није очекивани резултат.
Архитектура Аутоенцодер-а
У овој сложеној архитектури, кодни слој има малу димензионалну вредност од улазне информације, у којој се каже да је под потпуним аутоенкодером.
1. Означавање Аутоенцодерс
У овој методи не можете копирати улазни сигнал на излазни сигнал да бисте добили савршен резултат. Јер овде улазни сигнал садржи буку коју је потребно одузети пре добијања резултата који је основни потребни податак. Овај поступак се назива означавање аутоенкодером. Први ред садржи оригиналне слике. Да би се ушао у бучни сигнал, додани су неки бучни подаци. Сада можете дизајнирати аутоенкодер да бисте добили излаз без буке на следећи начин
autoencoder.fit(x_train, x_train)
Модификован аутоенкодер је следећи,
autoencoder.fit(x_train_noisy, x_train)
Стога лако можете добити излаз без буке.
Цонволуцијски аутоенкодер користи се за обраду сложених сигнала и такође добија бољи резултат од уобичајеног процеса
2. Ријетки аутоенкодери
Да бисте ефикасно користили аутоенкодере, следите два корака.
Подесите малу величину кода, а други означава аутоенкодер.
Затим је друга ефикасна метода регуларизација. Да бисте примијенили ову регуларизацију, морате да регулирате ограничења ограничења. Да бисте активирали неке делове чворова у слоју додајте неке додатне појмове функцији губитака која притиска аутоенкодер да сваки унос учини комбинованим мањим чворовима и чини да кодер пронађе неке јединствене структуре у датим подацима. Такође је применљиво за велики број података јер је активиран само део чворова.
Вриједност ограничења јачине је ближа нули
Да бисте генерисали слој кода,
code = Dense(code_size, activation='relu')(input_img)
Да бисте додали вредност регулирања,
code = Dense(code_size, activation='relu', activity_regularizer=l1(10e-6))(input_img)
У овом моделу само 0, 01 је крајњи губитак који је и због термина регулације.
У овом ријетком моделу, гомила вредности кода је тачна очекиваном резултату. Али има прилично ниске вредности варианце.
Регуларисани аутоенкодери имају јединствена својства као што су робусност према недостајућим улазима, ријетко представљање и најближа вредност дериватима у презентацијама. Да бисте ефикасно користили, задржите минималну величину кода и плитки кодер и декодер. Откривају висок капацитет улаза и не треба им никакав додатни регулаторни термин да би кодирање било ефективно. Обучени су да дају максималан ефекат, а не да копирају и залепеју.
3. Варијациони аутоенкодер
Користи се у сложеним случајевима и проналази шансе за дистрибуцију дизајнирајући улазне податке. Овај варијабилни аутоенкодер користи методу узорковања да би добио свој ефективни излаз. Следи исту архитектуру као и регулисани аутоенкодери
Закључак
Отуда се аутоенкодери користе за учење стварних података и слика, који су укључени у бинарне и вишеразредне класификације. Његов једноставан поступак за смањење димензија. Примењује се у Машини с ограниченом контролом Болтзманна и игра виталну улогу у њој. Такође се користи у биохемијској индустрији за откривање неоткривеног дела учења и користи се за идентификацију образаца интелигентног понашања. Свака компонента машинског учења има самоорганизовани карактер, Аутоенцодер је један од оних који успешно учествују у вештачкој интелигенцији
Препоручени чланци
Ово је водич за Аутоенцодерс. Овде смо расправљали о главним компонентама Аутоенцодер-а које су кодер, декодер, код и архитектури Аутоенцодер-а. Можда ћете такође погледати следеће чланке да бисте сазнали више -
- Архитектура великих података
- Кодирање вс декодирање
- Архитектура машинског учења
- Биг Дата Тецхнологиес