Автокодировщик — это тип искусственной нейронной сети, используемый для обучения без учителя. Он способен обучаться эффективному представлению входных данных путем обучения решению задачи реконструкции. Автоэнкодеры состоят из сети кодировщика, которая отображает входные данные в скрытое пространство меньшей размерности, и сети декодера, которая реконструирует исходные данные из представления скрытого пространства.

Для решения конкретных задач и достижения различных целей было разработано несколько методов и вариантов автокодировщиков. Вот некоторые из них:

1. Вариационный автокодировщик (VAE): VAE представляют вероятностный подход к автокодировщикам. Они изучают скрытое пространство, которое соответствует определенному распределению вероятностей, что позволяет генерировать данные и интерполировать между точками данных.

2. Сверточный автокодировщик. Этот тип автокодировщика включает в себя сверточные слои, которые особенно эффективны для обработки и извлечения функций из изображений или других данных в виде сетки.

3. Автокодировщик с шумоподавлением. Автокодировщики с шумоподавлением обучены восстанавливать чистые данные из зашумленных входных данных. Они помогают изучить надежные представления, заставляя модель сосредоточиться на важных функциях, игнорируя при этом шум.

4. Разреженный автокодировщик. Разреженные автокодировщики вводят ограничения разреженности для изученных представлений, побуждая модель использовать только подмножество доступных нейронов. Это может привести к более интерпретируемым и эффективным представлениям.

5. Сжимающий автоэнкодер. Сжимающий автоэнкодер добавляет к функции потерь член регуляризации, который наказывает модель за чувствительные реакции на небольшие входные возмущения. Это позволяет модели изучать более надежные и инвариантные представления.

6. Состязательный автокодировщик (AAE): AAE сочетают в себе автокодировщики и состязательное обучение. Они состоят из сети генератора, которая отображает вектор случайного шума в выборки данных, и сети дискриминатора, которая пытается отличить реконструированные данные от реальных. Это помогает генерировать реалистичные образцы данных из скрытого пространства.

7. Глубокая встроенная кластеризация (DEC): DEC использует архитектуру автокодировщика и алгоритмы кластеризации для совместного изучения скрытого представления и назначения кластеров входных данных. Он направлен на повышение производительности кластеризации за счет использования изученных представлений.

8. Рекуррентный автокодировщик. Рекуррентные автокодировщики включают в себя рекуррентные нейронные сети (RNN) для обработки последовательных данных, таких как временные ряды или последовательности естественного языка. Рекуррентные соединения позволяют фиксировать временные зависимости и генерировать реконструкции на основе последовательностей.