قائمة مصطلحات التعلم الآلي (19): جهاز التشفير التلقائي الإنكماشي Contractive autoencoder (CAE)

ما هو جهاز التشفير التلقائي الإنكماشي Contractive autoencoder و كيف يعمل؟

جهاز التشفير التلقائي الإنكماشي Contractive autoencoder هي تقنية تعلم عميق من تقنيات التعلم الألي غير الخاضع للإشراف تساعد الشبكة العصبية على ترميز بيانات التدريب غير المسماة. تُستخدم أجهزة التشفير التلقائي بشكل عام لتعلم التمثيل أو الترميز لمجموعة من البيانات غير المسماة “المرمزة”، عادةً كخطوة أولى نحو تقليل الأبعاد أو إنشاء نماذج بيانات جديدة.

جهاز التشفير التلقائي الانكماشي يجعل هذا الترميز أقل حساسية للاختلافات الصغيرة في مجموعة بيانات التدريب الخاصة به. يتم تحقيق ذلك عن طريق إضافة منظم regularizer ، إلى أي دالة تكلفة cost function أو دالة موضوعية objective function تحاول الخوارزمية تقليلها. والنتيجة النهائية هي تقليل حساسية التمثيل المكتسب تجاه مدخلات التدريب. حيث يحتاج المنظم regularizer هذا إلى التوافق مع معيار Frobenius لمصفوفة Jacobian لتسلسل تنشيط المشفر ، فيما يتعلق بالإدخال.

عادةً ما يتم استخدام أجهزة التشفير التلقائي الإنكماشية كواحدة من عدة عقد أخرى للتشفير التلقائي ، حيث يتم تنشيطها فقط عندما تفشل أنظمة التشفير الأخرى في تسمية نقاط  البيانات.

يمكن مشاهدة الفيديو التالي لتوضح الفكرة أكثر يمكن تفعيل الترجمة العربية للفيديو – الترجمة تلقائية –

Share on facebook
فاسبوك
Share on twitter
تويتر
Share on linkedin
لينكد إن
Share on whatsapp
واتساب

اترك تعليقاً

المشاركات الاخيرة

أحدث التعليقات

أفحص بحثك بالمجان

رفع الملف