私に説明してください自動エンコーダを教えてください

Question

私が読んだことは、出力が入力であり、観測を再構成しようとするとエラーが発生した場合は異常です。それは私には意味がある。私が抱えている問題は次のとおりです。

私は監督された方法に精通していますので、私はここに考えています。通常、モデルを作成するときには、多くの機能を備えた観測があり、結果が得られます。これらの機能がどのように関係して結果を生み出すかを学びます。

自動エンコーダの場合、各観測でn-1個のフィーチャを使用して残りのフィーチャを予測するのは正しいですか？モデルはいくつかの隠れた構造を想定して作成され、そのように再構築しようとしますか？

ちょっと混乱し、感謝

Answer 1

私は何を読んだことは出力が

は、厳密に言えば、入力があると言いますが、私たちは、出力は「近い」などのようにしたいです入力。機械学習では、損失関数（例えば、クロスエントロピー、L2ノルム）、入力への出力の「より近い」、損失が少なくなる。しかし、入出力のの寸法はと同じです。あなたは観察を再構築しようとするとエラーが発生している場合

は、それがオートエンコーダで

異常である、隠れた層のニューロンの数は、入力層のニューロンの数よりも小さいです。これに照らして、情報の一部は再構成中に失われます。オートエンコーダ用

は、各観測は、n-1機能

nは何を使用すること本当ですか？あなたは隠れた層の数が入力の数よりも小さい限り、任意の数のニューロンを選択することができます。