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定義-Autoencoder（AE）はどういう意味ですか？
オートエンコーダー（AE）は、機械学習の分野で圧縮およびその他の機能を提供する特定の種類の教師なし人工ニューラルネットワークです。 オートエンコーダの特定の用途は、フィードフォワードアプローチを使用して、入力から出力を再構成することです。 入力は圧縮され、出力として解凍されるように送信されます。これは、多くの場合、元の入力に似ています。 それがオートエンコーダーの性質です。同様の入力と出力が測定され、実行結果が比較されます。
自動エンコーダは、自動アソシエータまたはディアボロネットワークとも呼ばれます。
TechopediaはAutoencoder（AE）について説明します
自動エンコーダーには、エンコーダー、コード、デコーダーの3つの重要な部分があります。 元のデータはコード化された結果になり、ネットワークの後続のレイヤーはそれを完成した出力に拡張します。 オートエンコーダーを理解する1つの方法は、「ノイズ除去」オートエンコーダーを調べることです。 ノイズ除去オートエンコーダーは、ノイズの多い入力とともに元の入力を使用して、出力を調整し、元の入力セットを表すものを再構築します。 オートエンコーダは、画像処理、分類、および機械学習の他の側面で役立ちます。
