自编码器模型的作用是什么?

自编码器(AutoEncoder)的主要作用是:
i、降维
自编码器可以经过编码,将高维数据映射到低维空间。
实现数据的降维。

ii、特征提取
自编码器在编码过程中,会自动学习数据的重要特征。
提取输入的数据特征。

iii、预训练
自编码器可以作为其他模型的预训练步骤。
提取出数据的主要属性。

iv、去噪
自编码器可以去掉输入中噪声较大的部分。
提取清晰信号。

v、变分自编码器
变分自编码器增加了噪声,可以实现样例生成。

总的来说,自编码器的主要功能包括:

  1. 实现数据降维
  2. 自动提取输入特征
  3. 作为预训练其他模型
  4. 去除输入中的噪声
  5. 变分自编码器可以生成样本

其主要思想是:

  1. 输入先进行编码得到低维表示
  2. 再由低维特征解码重建原始输入
  3. 通过重复编码解码,可以实现其他目标