Bộ mã hóa tự động là một loại mạng thần kinh nhân tạo có thể học cách tái tạo một tập hợp dữ liệu nhất định chỉ bằng chính dữ liệu đó làm đầu vào. Bộ mã hóa tự động thường được sử dụng để giảm tính chiều của dữ liệu, tìm hiểu các mẫu phức tạp trong dữ liệu và tìm hiểu cách biểu diễn dữ liệu cho các tác vụ học tập không giám sát.

Bộ mã hóa tự động bao gồm một bộ mã hóa, biến đổi đầu vào thành biểu diễn lớp ẩn và bộ giải mã, giúp tái tạo lại đầu vào từ biểu diễn lớp ẩn này. Bộ mã hóa và bộ giải mã đều có thể là mạng chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu, mạng hồi quy hoặc kết hợp cả hai. Đầu vào được mã hóa thành một biểu diễn nhỏ gọn được gọi là không gian tiềm ẩn, sau đó có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, chẳng hạn như phân loại, hồi quy, phân cụm, khử nhiễu, v.v.

Bộ mã hóa tự động có thể được đào tạo bằng nhiều thuật toán khác nhau, trong đó thuật toán phổ biến nhất là lan truyền ngược. Bộ mã hóa tự động cũng có thể được đào tạo bằng cách sử dụng các biến thể của học tăng cường, chẳng hạn như học tăng cường dựa trên xuất xứ.

Ngoài việc giảm tính chiều của dữ liệu, bộ mã hóa tự động còn được sử dụng để cung cấp cái nhìn sâu sắc về cấu trúc của dữ liệu. Ví dụ: chúng có thể được sử dụng để khám phá mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu và tìm hiểu các tính năng quan trọng đối với các tác vụ tiếp theo.

Bộ mã hóa tự động cũng được sử dụng trong các lĩnh vực khác, chẳng hạn như để xây dựng các mô hình tổng quát và phát hiện ngoại lệ. Gần đây hơn, bộ mã hóa tự động đã được sử dụng trong các ứng dụng học sâu như phân đoạn hình ảnh và phân loại hình ảnh.

Bộ mã hóa tự động là một công cụ quan trọng trong việc phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo và máy học. Chúng được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu cho nhiều ứng dụng khác nhau và tiếp tục là một phương pháp phổ biến để học cách biểu diễn dữ liệu.

Bộ mã hóa tự động là một loại mạng thần kinh nhân tạo có thể học cách tái tạo một tập hợp dữ liệu nhất định chỉ bằng chính dữ liệu đó làm đầu vào. Bộ mã hóa tự động thường được sử dụng để giảm tính chiều của dữ liệu, tìm hiểu các mẫu phức tạp trong dữ liệu và tìm hiểu cách biểu diễn dữ liệu cho các tác vụ học tập không giám sát.

Bộ mã hóa tự động bao gồm một bộ mã hóa, biến đổi đầu vào thành biểu diễn lớp ẩn và bộ giải mã, giúp tái tạo lại đầu vào từ biểu diễn lớp ẩn này. Bộ mã hóa và bộ giải mã đều có thể là mạng chuyển tiếp nguồn cấp dữ liệu, mạng hồi quy hoặc kết hợp cả hai. Đầu vào được mã hóa thành một biểu diễn nhỏ gọn được gọi là không gian tiềm ẩn, sau đó có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, chẳng hạn như phân loại, hồi quy, phân cụm, khử nhiễu, v.v.

Bộ mã hóa tự động có thể được đào tạo bằng nhiều thuật toán khác nhau, trong đó thuật toán phổ biến nhất là lan truyền ngược. Bộ mã hóa tự động cũng có thể được đào tạo bằng cách sử dụng các biến thể của học tăng cường, chẳng hạn như học tăng cường dựa trên xuất xứ.

Ngoài việc giảm tính chiều của dữ liệu, bộ mã hóa tự động còn được sử dụng để cung cấp cái nhìn sâu sắc về cấu trúc của dữ liệu. Ví dụ: chúng có thể được sử dụng để khám phá mối quan hệ giữa các điểm dữ liệu và tìm hiểu các tính năng quan trọng đối với các tác vụ tiếp theo.

Bộ mã hóa tự động cũng được sử dụng trong các lĩnh vực khác, chẳng hạn như để xây dựng các mô hình tổng quát và phát hiện ngoại lệ. Gần đây hơn, bộ mã hóa tự động đã được sử dụng trong các ứng dụng học sâu như phân đoạn hình ảnh và phân loại hình ảnh.

Bộ mã hóa tự động là một công cụ quan trọng trong việc phát triển hệ thống trí tuệ nhân tạo và máy học. Chúng được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu cho nhiều ứng dụng khác nhau và tiếp tục là một phương pháp phổ biến để học cách biểu diễn dữ liệu.