Autoencoder

Türkçe: Öz-Kodlayıcı

Ayrıntılı Tanım

Girdi verisini önce düşük boyutlu sıkıştırılmış bir gizli temsile (şişe boynu - bottleneck) kodlayan (encoder), ardından bu temsilden orijinal girdiyi birebir yeniden inşa eden (decoder) denetimsiz yapay sinir ağıdır.

Ne İşe Yarar / Çözülen Problem

Boyut indirgeme, veri sıkıştırma ve anomali tespiti yapar; verideki en temel kurucu bileşenleri etiketsiz olarak öğrenir.

Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)

z = \text{Encoder}(x), \quad \hat{x} = \text{Decoder}(z)

Kayıp fonksiyonu Yeniden İnşa Kaybıdır (Reconstruction Loss):

\|x - \hat{x}\|^2

. Ortadaki darboğaz yüzünden ağ tüm veriyi kopyalayamaz, en kritik özeti öğrenmek zorunda kalır.

Örnek Senaryo & Pratik Uygulama

Bir adli tıp ressamının bir görgü tanığından duyduğu 3 kelimelik tarifle (şişe boynu) şüphelinin robot resmini gerçeğe en yakın şekilde baştan çizmesi.

Benzer Terimlerden Farkı

PCA doğrusal bir sıkıştırma yaparken, Autoencoder doğrusal olmayan derin katmanlarla çok daha zengin soyut sıkıştırmalar yapabilir.

İlişkili Terimler (3)

#116

Denoising Autoencoder

Gürültü Giderici Öz-Kodlayıcı

#117

Variational Autoencoder (VAE)

Varyasyonel Öz-Kodlayıcı

#69

Representation Learning

Temsil Öğrenmesi / Nitelik Öğrenmesi

Ait Olduğu Kategori

Derin Öğrenme Temelleri ve Temsil Öğrenmesi

Yapay sinir ağları, aktivasyon fonksiyonları, geri yayılım ve tensör temelleri.

Toplam Terim:52 Madde

Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →

Önceki Terim (#114)Gated Recurrent Unit (GRU)

Sonraki Terim (#116)Denoising Autoencoder