Autoencoder: differenze tra le versioni

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L'Autoencoder è un'architettura di rete neurale composta da due parti, utilizzata per l'AI Generativa:
L'Autoencoder è un'architettura di rete neurale composta da due parti, utilizzata per l'AI Generativa:


* '''Encoder''': comprime l'input in una rappresentazione con meno dimensioni
* '''Encoder''': comprime l'input in una rappresentazione con meno dimensioni, chiamata anche '''spazio latente''' o '''embedding''', dove spazio è inteso come spazio vettoriale
* '''Decoder''': decomprime l'embedding in una rappresentazione con la dimensionalità originale
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Versione attuale delle 17:42, 2 dic 2024

Autoencoder
Nome Inglese Autoencoder
Sigla
Anno Di Creazione 1993
Pubblicazione Autoencoders, Minimum Description Length and Helmholtz Free Energy
URL https://proceedings.neurips.cc/paper/1993/file/9e3cfc48eccf81a0d57663e129aef3cb-Paper.pdf
Topic Reti neurali

L'Autoencoder è un'architettura di rete neurale composta da due parti, utilizzata per l'AI Generativa:

  • Encoder: comprime l'input in una rappresentazione con meno dimensioni, chiamata anche spazio latente o embedding, dove spazio è inteso come spazio vettoriale
  • Decoder: decomprime l'embedding in una rappresentazione con la dimensionalità originale

Links

Nonlinear principal component analysis using autoassociative neural networks

https://arxiv.org/abs/2003.05991