Les autoencodeurs sont un type de réseau neuronal artificiel capable d'apprendre à reproduire un ensemble donné de données en utilisant uniquement les données elles-mêmes comme entrée. Les autoencodeurs sont fréquemment utilisés pour réduire la dimensionnalité des données, apprendre des modèles complexes dans les données et apprendre des représentations de données pour des tâches d'apprentissage non supervisé.

Un autoencodeur se compose d'un encodeur, qui transforme l'entrée en une représentation de la couche cachée, et d'un décodeur, qui reconstruit l'entrée à partir de cette représentation de la couche cachée. Le codeur et le décodeur peuvent tous deux être des réseaux d'anticipation, des réseaux récurrents ou une combinaison des deux. L'entrée est codée dans une représentation compacte appelée espace latent, qui peut ensuite être utilisée pour une variété de tâches, telles que la classification, la régression, le regroupement, le débruitage, etc.

Les autoencodeurs peuvent être formés à l'aide de divers algorithmes, dont le plus courant est la rétropropagation. Les autoencodeurs peuvent également être formés à l'aide de variantes de l'apprentissage par renforcement, telles que l'apprentissage par renforcement basé sur la provenance.

Outre la réduction de la dimensionnalité des données, les autoencodeurs sont également utilisés pour donner un aperçu de la structure des données. Par exemple, ils peuvent être utilisés pour découvrir les relations entre les points de données et apprendre les caractéristiques qui sont importantes pour les tâches en aval.

Les autoencodeurs sont également utilisés dans d'autres domaines, tels que la construction de modèles génératifs et la détection de valeurs aberrantes. Plus récemment, les autoencodeurs ont été utilisés dans des applications d'apprentissage profond telles que la segmentation et la classification d'images.

Les autoencodeurs sont un outil important dans le développement de l'intelligence artificielle et des systèmes d'apprentissage automatique. Ils sont largement utilisés dans la recherche pour une variété d'applications, et continuent d'être une méthode populaire pour l'apprentissage des représentations de données.

Les autoencodeurs sont un type de réseau neuronal artificiel capable d'apprendre à reproduire un ensemble donné de données en utilisant uniquement les données elles-mêmes comme entrée. Les autoencodeurs sont fréquemment utilisés pour réduire la dimensionnalité des données, apprendre des modèles complexes dans les données et apprendre des représentations de données pour des tâches d'apprentissage non supervisé.

Un autoencodeur se compose d'un encodeur, qui transforme l'entrée en une représentation de la couche cachée, et d'un décodeur, qui reconstruit l'entrée à partir de cette représentation de la couche cachée. Le codeur et le décodeur peuvent tous deux être des réseaux d'anticipation, des réseaux récurrents ou une combinaison des deux. L'entrée est codée dans une représentation compacte appelée espace latent, qui peut ensuite être utilisée pour une variété de tâches, telles que la classification, la régression, le regroupement, le débruitage, etc.

Les autoencodeurs peuvent être formés à l'aide de divers algorithmes, dont le plus courant est la rétropropagation. Les autoencodeurs peuvent également être formés à l'aide de variantes de l'apprentissage par renforcement, telles que l'apprentissage par renforcement basé sur la provenance.

Outre la réduction de la dimensionnalité des données, les autoencodeurs sont également utilisés pour donner un aperçu de la structure des données. Par exemple, ils peuvent être utilisés pour découvrir les relations entre les points de données et apprendre les caractéristiques qui sont importantes pour les tâches en aval.

Les autoencodeurs sont également utilisés dans d'autres domaines, tels que la construction de modèles génératifs et la détection de valeurs aberrantes. Plus récemment, les autoencodeurs ont été utilisés dans des applications d'apprentissage profond telles que la segmentation et la classification d'images.

Les autoencodeurs sont un outil important dans le développement de l'intelligence artificielle et des systèmes d'apprentissage automatique. Ils sont largement utilisés dans la recherche pour une variété d'applications, et continuent d'être une méthode populaire pour l'apprentissage des représentations de données.