Question: 以下のために使用される自動エンコーダは何ですか?

はオートエンコーダは、生データの圧縮表現を学ぶために使用することができ、ニューラルネットワークの一種です。オートエンコーダは、エンコーダとデコーダのサブモデルから構成されています。エンコーダは、入力とエンコーダによって提供される圧縮されたバージョンからの入力を再現するデコーダ試行を圧縮する。

がPCAとオートエンコーダの違いは何ですか?

PCAは、本質的に線形変換であるが、自動エンコーダは可能です複雑な非線形関数をモデル化。特徴は、直交基底への投影であるため、PCAの機能は完全に直線的に無相関化されています。 ... PCAは、より速く、オートエンコーダよりも計算安いです。オートエンコーダは、次元削減のために最善である

<?

zは>オートエンコーダは、次元を下げるために、データを圧縮して、入力バックを再構築する教師なしニューラルネットワークです。オートエンコーダは、ノイズと冗長性を取り除く重要な機能に、より焦点を当て、低次元でのデータの表現を検索します。

なぜ私たちは次元縮小を使用していますか?

次元削減は、入力変数の数を減らすための技術を指し、トレーニングデータインチ高次元のデータを扱う際には、データの「本質」を取り込み低次元の部分空間にデータを投影することで次元を削減することが有用であることが多い。

はどのような機能を削減しますか?

2015年には

Write us

Find us at the office

Jankovic- Dentler street no. 93, 72400 Hanga Roa, Easter Island

Give us a ring

Trust Lio
+11 605 163 101
Mon - Fri, 7:00-22:00

Say hello