Autoencoders

gli autoencoder, un modello di apprendimento profondo non supervisionato.

Cosa sono gli autoencoder

• Gli autoencoder sono algoritmi di compressione dei dati che apprendono automaticamente le funzioni di compressione e decompressione dai dati.

• Sono specifici per i dati, il che significa che un autoencoder addestrato su un tipo di dato (es. immagini di auto) non funzionerà bene su dati diversi (es. immagini di edifici).

Architettura di un autoencoder

• Un autoencoder utilizza un encoder per trovare una rappresentazione compressa ottimale dell'immagine di input e un decoder per ripristinare l'immagine originale.

• Utilizza la retropropagazione impostando la variabile target uguale all'input, cercando di apprendere un'approssimazione della funzione identità.

Macchine di Boltzmann ristrette (RBM)

• Le RBM sono un tipo popolare di autoencoder e possono essere utilizzate per correggere set di dati sbilanciati, stimare valori mancanti e per l'estrazione automatica delle caratteristiche.

• Apprendono la distribuzione della classe minoritaria in un set di dati sbilanciato e possono generare nuovi punti dati per bilanciare il set.

Cosa sono gli autoencoder? Immagina di avere una grande scatola di giocattoli. Gli autoencoder sono come un mago che può comprimere tutti quei giocattoli in una scatola più piccola, mantenendo solo le cose più importanti. Quando vuoi di nuovo i tuoi giocattoli, il mago può ripristinarli nella loro forma originale. In pratica, gli autoencoder prendono dei dati (come immagini) e li comprimono in una forma più semplice, per poi ricostruirli.

Come funzionano? Un autoencoder ha due parti principali: l'encoder e il decoder. L'encoder è come un artista che crea un disegno semplice dei tuoi giocattoli, mentre il decoder è come un altro artista che guarda quel disegno e prova a ricreare i giocattoli originali. Questo processo aiuta a capire quali sono le caratteristiche più importanti dei dati.

Cosa sono le Macchine di Boltzmann Ristrette (RBM)? Le RBM sono un tipo speciale di autoencoder. Immagina di avere un puzzle con pezzi mancanti. Le RBM possono aiutarti a indovinare quali pezzi mancano e persino a creare nuovi pezzi per completare il puzzle. Possono anche aiutare a bilanciare i dati quando ci sono più giocattoli di un tipo rispetto ad altri.