Вступ до автокодерів

Це справа штучної нейронної сітки, яка використовується для виявлення ефективного кодування даних без нагляду. Мета Autoencoder використовується для вивчення подання для групи даних, особливо для зменшення розмірності. Автокодування мають унікальну особливість, коли його вхід дорівнює його виходу, утворюючи мережі подачі. Autoencoder перетворює вхід в стиснуті дані для формування коду з низькими розмірами, а потім знову відбирає вхід для формування потрібного виводу. Стислий код введення також називається латентним поданням простору. Простіше кажучи, головна мета - зменшити спотворення між ланцюгами.

У Autoencoder є три основні компоненти. Це Кодер, Декодер та Код. Кодер і декодер повністю пов'язані для формування сітки для пересилання подачі. Код виступає як один шар, який діє відповідно до власного виміру. Щоб розробити автокодер, потрібно встановити гіперпараметр, тобто встановити кількість вузлів в основному шарі. Більш детально, вихідна мережа декодера являє собою дзеркальне зображення вхідного кодера. Декодер видає потрібний вихід лише за допомогою рівня коду.

Переконайтесь, що кодер і декодер мають однакові розмірні значення. Важливим параметром для встановлення автокодера є розмір коду, кількість шарів та кількість вузлів у кожному шарі.

Розмір коду визначається загальною кількістю вузлів, присутніх у середньому шарі. Для отримання ефективної компресії доцільний невеликий розмір середнього шару. Кількість шарів в автокодері може бути глибокою або неглибокою за вашим бажанням. Кількість вузлів в автокодері має бути однаковим і в кодері, і в декодері. Шар декодера та кодера повинен бути симетричним.

У складеному автоенкодері ви маєте один невидимий шар і в кодері, і в декодері. Він складається з рукописних картинок розміром 28 * 28. Тепер ви можете розробити автокодер з 128 вузлами в невидимому шарі з 32 розміром коду. Щоб додати багато номерів шарів, використовуйте цю функцію

model.add(Dense(16, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))

для конверсії,

layer_1 = Dense(16, activation='relu')(input)
layer_2 = Dense(8, activation='relu')(layer_1)

Тепер вихід цього шару додається як вхід до наступного шару. це називається шар у цьому щільному способі. Декодер виконує цю функцію. Він використовує сигмоїдний метод для отримання виходу від 0 до 1. Оскільки вхід знаходиться в діапазоні від 0 до 1

Реконструкція введення Autoencoder у цьому методі проводиться за допомогою прогнозування. Індивідуальне тестування зображення проводиться, і вихід не є таким самим входом, але схожим на вхід. Щоб подолати ці труднощі, ви можете зробити автокодер більш ефективним шляхом додавання багатьох шарів і додавання декількох вузлів до шарів. Але зробивши його більш потужним, це призводить до копіювання даних, подібних до вхідних. Але це не очікуваний результат.

Архітектура автокодера

У цій складеній архітектурі рівень коду має невелике розмірне значення, ніж вхідна інформація, в якій, як кажуть, він знаходиться під повним автокодером.

1. Позначення автоінкодерів

У цьому способі ви не можете скопіювати вхідний сигнал у вихідний сигнал, щоб отримати ідеальний результат. Тому що тут вхідний сигнал містить шум, який потрібно відняти, перш ніж отримати результат, який є основними необхідними даними. Цей процес називають позначаючим автоенкодером. Перший рядок містить оригінальні зображення. Щоб зробити їх шумовим вхідним сигналом, додано деякі шумні дані. Тепер ви можете сконструювати автокодер, щоб отримати безшумний вихід таким чином

autoencoder.fit(x_train, x_train)

Модифікований автокодер є таким,

autoencoder.fit(x_train_noisy, x_train)

Отже, ви можете легко отримати без шуму вихід.

Автомобільний кодер згортки використовується для обробки складних сигналів, а також отримує кращий результат, ніж звичайний процес

2. Рідкі автоматичні кодери

Щоб ефективно використовувати автокодери, ви можете виконати два кроки.

Встановіть невеликий розмір коду, а інший позначає автокодер.

Тоді ще одним ефективним методом є регуляризація. Щоб застосувати цю регуляризацію, потрібно регулювати обмеження обмеженості. Для активації деяких частин вузлів у шарі додайте додаткові умови до функції втрати, яка підштовхує автокодер, щоб зробити кожен вхід у вигляді комбінованих менших вузлів, і це змушує кодер знайти деякі дані структури в даних даних. Він також застосований для великої кількості даних, оскільки активована лише частина вузлів.

Значення обмеження розрідження ближче до нуля

Щоб створити рівень коду,

code = Dense(code_size, activation='relu')(input_img)

Щоб додати значення регуляризації,

code = Dense(code_size, activation='relu', activity_regularizer=l1(10e-6))(input_img)

У цій моделі лише 0, 01 є остаточною втратою, що також через термін регуляризації.

У цій розрідженій моделі купу значень коду вірно очікуваному результату. Але він має досить низькі значення дисперсії.

Регулялізовані автокодери мають унікальні властивості, такі як стійкість до відсутніх входів, розріджене представлення та найближче значення до похідних у презентаціях. Щоб ефективно використовувати, зберігайте мінімальний розмір коду та неглибокий кодер і декодер. Вони виявляють високу ємність входів і не потребують додаткових термінів регулювання для ефективності кодування. Вони навчаються надавати максимальний ефект, а не копіювати та вставляти.

3. Варіаційний автокодер

Він використовується у складних випадках, і він знаходить шанси на розповсюдження проектування вхідних даних. Цей варіативний автокодер використовує метод вибірки для отримання ефективного результату. Він дотримується тієї ж архітектури, що і регуляризовані автокодери

Висновок

Отже, автокодери використовуються для вивчення даних та зображень у реальному світі, задіяних у бінарних та багатокласових класифікаціях. Його простий процес для зменшення розмірності. Він застосовується в машині з обмеженим набором Больцмана і відіграє в ньому життєво важливу роль. Він також використовується в біохімічній галузі для виявлення нерозкритої частини навчання і використовується для виявлення структури розумної поведінки. Кожен компонент машинного навчання має самоорганізований характер, Autoencoder - це один із тих, хто успішно вивчає штучний інтелект

Рекомендовані статті

Це посібник з автоінкодерів. Тут ми обговорюємо основні компоненти в Autoencoder, які є кодером, декодером, кодом, та архітектуру Autoencoder. Ви також можете переглянути наступні статті, щоб дізнатися більше -

  1. Велика архітектура даних
  2. Кодування проти декодування
  3. Архітектура машинного навчання
  4. Технології великих даних

Категорія:

Великі дані