Rozdział 17. Uczenie reprezentacji za pomocą autokoderów i generatywnych sieci przeciwstawnych
Autokoderami nazywamy sztuczne sieci neuronowe zdolne do uczenia się gęstych reprezentacji danych wejściowych, tzw. reprezentacji ukrytych (ang. latent representations) lub kodowań (ang. codings), bez użycia jakiejkolwiek formy nadzorowania (zbiór uczący nie jest oznakowany etykietami). Kodowania te mają zazwyczaj znacznie mniejszą wymiarowość od danych wejściowych, dzięki czemu autokodery nadają się bardzo dobrze do redukowania wymiarowości (zob. rozdział 8.), zwłaszcza w zadaniach wizualizacji. Co ważniejsze, autokodery mogą również pełnić funkcje wykrywaczy cech i nieraz służą do wstępnego nienadzorowanego uczenia głębokich sieci neuronowych (zob. ...
Get Uczenie maszynowe z użyciem Scikit-Learn i TensorFlow now with the O’Reilly learning platform.
O’Reilly members experience books, live events, courses curated by job role, and more from O’Reilly and nearly 200 top publishers.
