Uvod u autoenkodre

To je slučaj umjetne neuronske mrežice koja se koristi za otkrivanje učinkovitog šifriranja podataka bez nadzora. Cilj Autoencoder-a koristi se za učenje prezentacije za grupu podataka, posebno za smanjivanje dimenzija. Autoenkoderi imaju jedinstvenu značajku u kojoj je njegov ulaz jednak njegovom izlazu formiranjem feedforwarding mreža. Autoencoder pretvara ulaz u komprimirani podatak da formira kôd male dimenzije, a zatim ponovo unosi ulaz da bi oblikovao željeni izlaz. Komprimirani kod ulaza naziva se i latentno predstavljanje prostora. Jednostavno, glavni je cilj smanjiti izobličenje između krugova.

U Autoencoder-u postoje tri glavne komponente. Oni su Encoder, Decoder i Code. Davač i dekoder potpuno su povezani u obliku mreže za prosljeđivanje napajanja. Kôd djeluje kao jedan sloj koji djeluje prema vlastitoj dimenziji. Da biste razvili Autoencoder, morate postaviti hiperparametar, odnosno morate postaviti broj čvorova u jezgru. Pobliže rečeno, izlazna mreža dekodera zrcalna je slika ulaznog davača. Dekoder proizvodi željeni izlaz samo uz pomoć sloja koda.

Osigurajte da koder i dekoder imaju iste dimenzijske vrijednosti. Važan parametar za postavljanje autoenkodera je veličina koda, broj slojeva i broj čvorova u svakom sloju.

Veličina koda je definirana ukupnom količinom čvorova koji su prisutni u srednjem sloju. Da bi se postigla učinkovita kompresija, preporučuje se mala veličina srednjeg sloja. Broj slojeva u autoenkoderu može biti dubok ili plitak po želji. Broj čvorova u autoenkoderu treba biti isti i u davaču i u dekoderu. Sloj dekodera i davača mora biti simetričan.

U složenom autoenkoderu imate jedan nevidljivi sloj i u enkoderu i u dekoderu. Sastoji se od rukopisnih slika veličine 28 * 28. Sada možete razviti autoenkoder sa 128 čvorova u nevidljivom sloju sa 32 veličine koda. Za dodavanje velikog broja slojeva koristite ovu funkciju

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

za pretvorbu,

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

Sada se izlaz ovog sloja dodaje kao ulaz sljedećem sloju. ovo je sloj koji se može nazvati u ovoj gustoj metodi. Dekoder obavlja ovu funkciju. Koristi se sigmoidnom metodom za dobivanje izlaza između 0 do 1. Budući da ulaz leži u rasponu od 0 do 1

Rekonstrukcija unosa Autoencoder u ovoj metodi vrši se predviđanjem. Provodi se pojedinačni test slike, a izlaz nije točno kao ulaz, ali sličan je ulazu. Da biste prevladali ove poteškoće, možete učiniti autoenkoder učinkovitijim dodavanjem mnogo slojeva i dodavanjem više čvorova u slojeve. Ali što ga čini snažnijim, to rezultira kopijom podataka sličnim ulaznim. Ali to nije očekivani rezultat.

Arhitektura Autoencoder-a

U ovoj složenoj arhitekturi sloj koda ima malu dimenzionalnu vrijednost od ulazne informacije, u kojoj se kaže da je pod potpunim autoenkoderom.

1. Označavanje Autoencoders

U ovoj metodi ne možete kopirati ulazni signal na izlazni signal da biste dobili savršen rezultat. Jer ovdje ulazni signal sadrži buku koju je potrebno oduzeti prije dobivanja rezultata koji su temeljni potrebni podaci. Ovaj se postupak naziva označavanjem autoenkodera. Prvi red sadrži izvorne slike. Kako bi se ušao u bučni signal, dodani su neki bučni podaci. Sada možete dizajnirati autoenkoder da biste dobili izlaz bez buke kako slijedi

autoencoder.fit(x_train, x_train)

Modificirani autoenkoder je sljedeći,

autoencoder.fit(x_train_noisy, x_train)

Stoga jednostavno možete dobiti izlaz bez buke.

Convolucijski autoenkoder koristi se za obradu složenih signala i također postiže bolji rezultat od uobičajenog procesa

2. Rijetki autoenkoderi

Da biste učinkovito koristili autoenkodre, slijedite dva koraka.

Postavite malu veličinu koda, a drugi označava autoenkoder.

Zatim je još jedna učinkovita metoda regularizacija. Da biste primijenili ovu regularizaciju, morate regulirati ograničenja ograničenja. Da biste aktivirali neke dijelove čvorova u sloju dodajte neke dodatne pojmove funkciji gubitka što gura autoenkoder da svaki unos učini kombiniranim manjim čvorovima i to učini da koder pronađe neke jedinstvene strukture u danim podacima. Također je primjenjiv za veliki broj podataka jer je aktiviran samo dio čvorova.

Vrijednost ograničenja jačine je bliža nuli

Da biste generirali sloj koda,

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

Da biste dodali vrijednost za regularizaciju,

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

U ovom modelu samo 0, 01 je krajnji gubitak koji je i zbog termina regulacije.

U ovom rijetkom modelu, gomila vrijednosti koda je istinita za očekivani rezultat. Ali ima prilično niske vrijednosti varijance.

Regularizirani autoenkoderi imaju jedinstvena svojstva poput robusnosti prema nedostajućim ulazima, rijetkog prikaza i najbliže vrijednosti derivatima u prezentacijama. Da biste učinkovito koristili, zadržite minimalnu veličinu koda i plitki koder i dekoder. Otkrivaju visok kapacitet ulaza i ne treba im nikakav dodatni regulatorni termin da bi kodiranje bilo učinkovito. Osposobljeni su za postizanje maksimalnog učinka, a ne za kopiranje i lijepljenje.

3. Varijacijski autoenkoder

Koristi se u složenim slučajevima i pronalazi šanse za distribuciju dizajnirajući ulazne podatke. Ovaj varijabilni autoenkoder koristi metodu uzorkovanja za postizanje svog učinkovitog rezultata. Slijedi ista arhitektura kao i regulirani autoenkoderi

Zaključak

Stoga se autoenkoderi koriste za učenje stvarnih podataka i slika, koji su uključeni u binarne i višerazredne klasifikacije. Njegov jednostavan postupak za smanjenje dimenzija. Primjenjuje se u stroju s ograničenim Boltzmannom i u njemu igra vitalnu ulogu. Također se koristi u biokemijskoj industriji za otkrivanje neotkrivenog dijela učenja i koristi se za identificiranje obrasca inteligentnog ponašanja. Svaka komponenta strojnog učenja ima samoorganizirani karakter, Autoencoder je jedan od onih koji uspješno uče u umjetnoj inteligenciji

Preporučeni članci

Ovo je vodič za Autoencoders. Ovdje smo raspravljali o glavnim komponentama Autoencoder-a koji su davač, dekoder i kod te arhitekturi Autoencoder-a. Možete također pogledati sljedeće članke da biste saznali više -

  1. Arhitektura velikih podataka
  2. Kodiranje vs dekodiranje
  3. Arhitektura strojnog učenja
  4. Tehnologije velikih podataka

Kategorija:

Veliki podaci