أجهزة التشفير التلقائي هي نوع من الشبكات العصبية الاصطناعية التي يمكنها تعلم إعادة إنتاج مجموعة معينة من البيانات باستخدام البيانات نفسها فقط كمدخل. يتم استخدام أجهزة التشفير التلقائي بشكل متكرر لتقليل أبعاد البيانات، وتعلم الأنماط المعقدة في البيانات، وتعلم تمثيلات البيانات لمهام التعلم غير الخاضعة للإشراف.

يتكون جهاز التشفير التلقائي من جهاز تشفير، والذي يحول الإدخال إلى تمثيل الطبقة المخفية، ووحدة فك التشفير، التي تعيد بناء الإدخال مرة أخرى من تمثيل الطبقة المخفية. يمكن أن يكون جهاز التشفير ووحدة فك التشفير عبارة عن شبكات تغذية للأمام، أو شبكات متكررة، أو مزيج من الاثنين. يتم تشفير المدخلات في تمثيل مدمج يسمى الفضاء الكامن، والذي يمكن بعد ذلك استخدامه لمجموعة متنوعة من المهام، مثل التصنيف، والانحدار، والتجميع، وتقليل الضوضاء، والمزيد.

يمكن تدريب أجهزة التشفير التلقائي باستخدام مجموعة متنوعة من الخوارزميات، وأكثرها شيوعًا هو الانتشار العكسي. يمكن أيضًا تدريب أجهزة التشفير التلقائي باستخدام أشكال مختلفة من التعلم المعزز، مثل التعلم المعزز القائم على المصدر.

بالإضافة إلى تقليل أبعاد البيانات، يتم استخدام أجهزة التشفير التلقائي أيضًا لتوفير نظرة ثاقبة على بنية البيانات. على سبيل المثال، يمكن استخدامها للكشف عن العلاقات بين نقاط البيانات ومعرفة الميزات المهمة للمهام النهائية.

تُستخدم أجهزة التشفير التلقائي أيضًا في مجالات أخرى، مثل بناء النماذج التوليدية والكشف عن العناصر الخارجية. في الآونة الأخيرة، تم استخدام أجهزة التشفير التلقائي في تطبيقات التعلم العميق مثل تجزئة الصور وتصنيف الصور.

تعد أجهزة التشفير التلقائي أداة مهمة في تطوير الذكاء الاصطناعي وأنظمة التعلم الآلي. يتم استخدامها على نطاق واسع في البحث لمجموعة متنوعة من التطبيقات، وتستمر في كونها طريقة شائعة لتعلم تمثيل البيانات.

أجهزة التشفير التلقائي هي نوع من الشبكات العصبية الاصطناعية التي يمكنها تعلم إعادة إنتاج مجموعة معينة من البيانات باستخدام البيانات نفسها فقط كمدخل. يتم استخدام أجهزة التشفير التلقائي بشكل متكرر لتقليل أبعاد البيانات، وتعلم الأنماط المعقدة في البيانات، وتعلم تمثيلات البيانات لمهام التعلم غير الخاضعة للإشراف.

يتكون جهاز التشفير التلقائي من جهاز تشفير، والذي يحول الإدخال إلى تمثيل الطبقة المخفية، ووحدة فك التشفير، التي تعيد بناء الإدخال مرة أخرى من تمثيل الطبقة المخفية. يمكن أن يكون جهاز التشفير ووحدة فك التشفير عبارة عن شبكات تغذية للأمام، أو شبكات متكررة، أو مزيج من الاثنين. يتم تشفير المدخلات في تمثيل مدمج يسمى الفضاء الكامن، والذي يمكن بعد ذلك استخدامه لمجموعة متنوعة من المهام، مثل التصنيف، والانحدار، والتجميع، وتقليل الضوضاء، والمزيد.

يمكن تدريب أجهزة التشفير التلقائي باستخدام مجموعة متنوعة من الخوارزميات، وأكثرها شيوعًا هو الانتشار العكسي. يمكن أيضًا تدريب أجهزة التشفير التلقائي باستخدام أشكال مختلفة من التعلم المعزز، مثل التعلم المعزز القائم على المصدر.

بالإضافة إلى تقليل أبعاد البيانات، يتم استخدام أجهزة التشفير التلقائي أيضًا لتوفير نظرة ثاقبة على بنية البيانات. على سبيل المثال، يمكن استخدامها للكشف عن العلاقات بين نقاط البيانات ومعرفة الميزات المهمة للمهام النهائية.

تُستخدم أجهزة التشفير التلقائي أيضًا في مجالات أخرى، مثل بناء النماذج التوليدية والكشف عن العناصر الخارجية. في الآونة الأخيرة، تم استخدام أجهزة التشفير التلقائي في تطبيقات التعلم العميق مثل تجزئة الصور وتصنيف الصور.

تعد أجهزة التشفير التلقائي أداة مهمة في تطوير الذكاء الاصطناعي وأنظمة التعلم الآلي. يتم استخدامها على نطاق واسع في البحث لمجموعة متنوعة من التطبيقات، وتستمر في كونها طريقة شائعة لتعلم تمثيل البيانات.