Otomatik kodlayıcılar veya otomatik kodlayıcılar İngilizce olarak kendilerini makine öğrenimi ve yapay zeka alanında güçlü araçlar olarak konumlandırıyorlar. Bu özel sinir ağları boyut küçültme, anormallik tespiti, veri gürültüsünü giderme ve daha fazlası için kullanılır. Bu makale, bu büyüleyici teknolojiye bir giriş yaparak, çalışma prensibini, uygulamalarını ve araştırma ve endüstride artan önemini vurgulamaktadır.
Otomatik kodlayıcı nedir?
A otomatik kodlayıcı denetimsiz öğrenme için kullanılan bir tür yapay sinir ağıdır. Otomatik kodlayıcının temel amacı, bir dizi giriş verisinin kompakt bir temsilini (kodlamasını) üretmek ve ardından bu temsilden verileri yeniden oluşturmaktır. Buradaki fikir, genellikle boyutluluğu azaltmak için verilerin en önemli yönlerini yakalamaktır. Bir otomatik kodlayıcının yapısı tipik olarak iki ana bölümden oluşur:
- Kodlayıcı (Kodla): Ağın bu ilk kısmı, giriş verilerinin indirgenmiş bir forma sıkıştırılmasından sorumludur.
- Kod çözücü (Kod Çöz): İkinci kısım sıkıştırılmış kodlamayı alır ve orijinal verileri yeniden oluşturmaya çalışır.
Otomatik kodlayıcılar nasıl çalışır?
Otomatik kodlayıcıların çalışması birkaç adımda açıklanabilir:
- Ağ, verileri girdi olarak alır.
- Kodlayıcı, verileri kod veya gizli alan adı verilen bir özellik vektörüne sıkıştırır.
- Kod çözücü bu vektörü alır ve başlangıç verilerini yeniden oluşturmaya çalışır.
- Yeniden yapılandırmanın kalitesi, orijinal girdiler ile yeniden oluşturulan çıktılar arasındaki farkı değerlendiren bir kayıp fonksiyonu kullanılarak ölçülür.
- Ağ, bu kayıp fonksiyonunu en aza indirmek için ağırlıklarını geri yayılım algoritmaları aracılığıyla ayarlar.
Bu yinelemeli süreç aracılığıyla, otomatik kodlayıcı, yeniden yapılandırma süreci sırasında en önemli özelliklerin korunmasına vurgu yaparak, verilerin verimli bir şekilde temsil edilmesini öğrenir.
Otomatik kodlayıcıların pratik uygulamaları
Otomatik kodlayıcılar çok yönlüdür ve çeşitli alanlarda uygulanabilir:
- Boyutsal küçülme: PCA (Temel Bileşen Analizi) gibi, ancak doğrusal olmayan kapasiteye sahiptir.
- Gürültü arındırma: Verilerdeki “gürültüyü” görmezden gelmeyi öğrenebilirler.
- Veri sıkıştırma: Geleneksel sıkıştırma yöntemlerinden daha verimli kodlamaları öğrenebilirler.
- Veri üretimi: Gizli alanda gezinerek orijinal girişlere benzeyen yeni veri örneklerinin oluşturulmasına olanak tanırlar.
- Anomali tespiti: Otomatik kodlayıcılar, öğrenilen dağıtıma uymayan verilerin tespit edilmesine yardımcı olabilir.
Kısacası, otomatik kodlayıcıların verilerin anlamlı özelliklerini keşfetme ve tanımlama yeteneği, onları herhangi bir yapay zeka uygulayıcısının araç setinde bulunması gereken bir araç haline getiriyor.
Otomatik kodlayıcı: kodlama, darboğaz ve kod çözme
Kodlama
Kodlama veya kodlama aşaması, giriş verilerinin sıkıştırılmış bir gösterime dönüştürülmesini içerir. Büyük olabilecek başlangıç verileri otomatik kodlayıcı ağına beslenir. Ağın katmanları, temel bilgileri daha küçük bir temsil alanına sıkıştırarak verilerin boyutunu kademeli olarak azaltacaktır. Ağın her katmanı, temel bilgileri koruyan verilerin yeni bir temsiline ulaşmak için örneğin ReLU veya Sigmoid gibi aktivasyon fonksiyonlarını kullanarak doğrusal olmayan dönüşümler uygulayan nöronlardan oluşur.
Darboğaz
Darboğaz, otomatik kodlayıcının, veri temsilinin kod olarak da adlandırılan en düşük boyutluluğa ulaştığı merkezi kısmıdır. Giriş verilerinin en önemli özelliklerini koruyan bu sıkıştırılmış gösterimdir. Darboğaz, otomatik kodlayıcıyı bilgiyi yoğunlaştırmanın etkili bir yolunu öğrenmeye zorlayan bir filtre görevi görür. Bu, bir veri sıkıştırma biçimiyle karşılaştırılabilir, ancak burada sıkıştırma, standart algoritmalarla tanımlanmak yerine verilerden otomatik olarak öğrenilir.
Kod çözme
Kod çözme aşaması, sıkıştırılmış gösterimin orijinal girdiye mümkün olduğunca sadık kalmayı amaçlayan bir çıktıya doğru yeniden yapılandırıldığı kodlamaya simetrik adımdır. Darboğaz gösteriminden başlayarak sinir ağı, verinin boyutsallığını kademeli olarak artıracaktır. Bu, kodlamanın ters işlemidir: ardışık katmanlar, azaltılmış gösterimden başlangıç özelliklerini yeniden oluşturur. Kod çözme verimliyse, otomatik kodlayıcının çıktısı, orijinal verilere çok yakın bir yaklaşım olmalıdır.
Denetimsiz öğrenmede, otomatik kodlayıcılar özellikle verilerin temel yapısını anlamak için kullanışlıdır. Bu ağların etkinliği, girdileri mükemmel bir şekilde yeniden üretme yetenekleriyle değil, koddaki verilerin en belirgin ve ilgili özelliklerini yakalama yetenekleriyle ölçülür. Bu kod daha sonra boyut azaltma, görselleştirme ve hatta daha karmaşık mimarilerdeki diğer sinir ağları için ön işleme gibi görevler için kullanılabilir.
Otomatik kodlayıcıların pratik uygulamaları ve çeşitleri
Benotomatik kodlayıcıYapay Zeka (AI) tarafından desteklenen derin öğrenme cephaneliğindeki önemli bir bileşen olan , verileri daha düşük boyutlu bir temsile kodlamak ve ilgili yeniden yapılandırmayı mümkün kılacak şekilde ayrıştırmak için tasarlanmış bir sinir ağıdır. Onları inceleyelim pratik uygulamalar ve bu büyüleyici alanda ortaya çıkan varyantlar.
Otomatik kodlayıcıların pratik uygulamaları
Otomatik kodlayıcılar, denetim olmadan verilerin verimli ve anlamlı temsillerini öğrenme yetenekleri nedeniyle çok sayıda uygulamada kendilerine yer bulmuşlardır. İşte bazı örnekler:
Boyutsal küçülme
PCA (Temel Bileşen Analizi) gibi, otomatik kodlayıcılar da sıklıkla kullanılır. Boyutsal küçülme. Bu teknik, orijinal veri setinde yer alan bilgilerin çoğunu korurken dikkate alınacak değişkenlerin sayısını azaltarak veri işlemeyi basitleştirmeyi mümkün kılar.
Gürültü Engelleme (Gürültü Giderme)
Kısmen yok edilen verilerden girdiyi yeniden oluşturmayı öğrenme yetenekleri sayesinde otomatik kodlayıcılar özellikle aşağıdaki durumlarda faydalıdır: gürültü engelleme. Gürültünün müdahalesine rağmen faydalı verileri tanımayı ve geri yüklemeyi başarırlar.
Veri sıkıştırma
Verileri daha kompakt bir biçimde kodlamayı öğrenerek otomatik kodlayıcılar aşağıdaki amaçlar için kullanılabilir: Veri sıkıştırma. Pratikte bu amaç için henüz yaygın olarak kullanılmasalar da, özellikle belirli veri türlerinin sıkıştırılmasında potansiyelleri önemlidir.
Veri oluşturma ve atama
Otomatik kodlayıcılar, eğitim verilerine benzeyen yeni veri örnekleri oluşturabilir. Bu yetenek şu amaçlarla da kullanılabilir: atama, bir veri kümesindeki eksik verilerin doldurulmasını içerir.
Otomatik kodlayıcı çeşitleri
Standart otomatik kodlayıcının ötesinde, verilerin özelliklerine ve gerekli görevlere uyum sağlamak için çeşitli varyantlar geliştirilmiştir. İşte bazı dikkate değer varyasyonlar:
Değişken Otomatik Kodlayıcılar (VAE)
THE Varyasyonel Otomatik Kodlayıcılar (VAE) verilerin oluşturulmasına olanak tanıyan stokastik bir katman ekleyin. VAE’ler özellikle resim veya müzik gibi içeriklerin oluşturulmasında popülerdir çünkü aynı modele göre makul olan yeni ve çeşitli unsurların üretilmesini mümkün kılarlar.
Seyrek Otomatik Kodlayıcılar
THE seyrek otomatik kodlayıcılar gizli düğümlerde sınırlı aktivite uygulayan bir ceza dahil edin. Verilerin ayırt edici özelliklerini keşfetmede etkilidirler, bu da onları yararlı kılar. sınıflandırma ve anomali tespiti.
Otomatik Kodlayıcıların Gürültüsünü Giderme
THE denormalize edilmiş otomatik kodlayıcılar giriş verilerine gürültü girişine direnecek şekilde tasarlanmıştır. Sağlam temsilleri öğrenmek ve veri ön işleme diğer makine öğrenimi görevlerini gerçekleştirmeden önce.
Sıralı Otomatik Kodlayıcılar
THE sıralı otomatik kodlayıcılar metin veya zaman serisi gibi sıralar halinde düzenlenmiş verileri işler. Bilgiyi zaman içinde kodlamak ve kodunu çözmek için sıklıkla LSTM (Uzun Kısa Süreli Bellek) gibi yinelenen ağları kullanırlar.
Otomatik kodlayıcı nasıl eğitilir ve kod örnekleri
Bir eğitim otomatik kodlayıcı diğer uygulamaların yanı sıra boyutluluğun azaltılması ve anormallik tespiti için makine öğrenimi alanında önemli bir görevdir. Burada Python ve kütüphaneyi kullanarak böyle bir modeli nasıl eğiteceğimizi göreceğiz. Kerastest edebileceğiniz ve projelerinize uyarlayabileceğiniz kod örnekleriyle.
Otomatik kodlayıcıyı eğitme süreci
Bir otomatik kodlayıcıyı eğitmek için, tipik olarak, orijinal girdi ile onun yeniden yapılandırılması arasındaki farkı ölçen ortalama kare hatası (MSE) gibi bir kayıp metriği kullanılır. Eğitimin amacı bu kayıp fonksiyonunu en aza indirmektir.
Keras ile örnek kod
Aşağıda, bir otomatik kodlayıcıyı kullanarak eğitim vermenin basit bir örneği verilmiştir: Keras:
keras.layers'dan içe aktarma Girişi, Yoğun
keras.models'den içe aktarma Modeli
# Giriş boyutu
# Gizli alanın boyutu (özellik gösterimi)
kodlama_dim = 32
# Encoder'ın tanımı
input_img = Giriş(şekil=(giriş_dim,))
kodlanmış = Yoğun(encoding_dim, aktivasyon='relu')(input_img)
# Kod çözücünün tanımı
kodu çözülmüş = Yoğun(input_dim, aktivasyon='sigmoid')(kodlanmış)
# Otomatik kodlayıcı modeli
otomatik kodlayıcı = Model(giriş_img, kodu çözülmüş)
# Model derlemesi
autoencoder.compile(optimizer='adam', kayıp='binary_crossentropy')
# Otomatik kodlayıcı eğitimi
autoencoder.fit(X_train,
dönemler=50,
toplu_boyut=256,
karıştır=Doğru,
validation_data=(X_test, X_test))
Bu örnekte “X_train” ve “X_test” eğitim ve test verilerini temsil eder. Otomatik kodlayıcının, çıktı olarak kendi “X_train” girişini tahmin edecek şekilde eğitildiğini unutmayın.
İyi bir egzersiz için ipucu
Gibi teknikleri kullanın çapraz doğrulama, Orası toplu normalleştirme ve geri aramalar Keras ayrıca otomatik kodlayıcı sürücüsünün performansını ve kararlılığını artırmaya da yardımcı olabilir.
Otomatik kodlayıcıların uygulamaları
Eğitimden sonra otomatik kodlayıcılar aşağıdaki amaçlar için kullanılabilir:
- Boyutsal küçülme,
- anomali tespiti,
- diğer makine öğrenimi görevleri için yararlı olan tanımlayıcıların denetimsiz öğrenimi.
Sonuç olarak, bir otomatik kodlayıcıyı eğitmek, sinir ağı mimarilerinin anlaşılmasını ve hiperparametrelerin ince ayarlanmasında deneyim gerektiren bir görevdir. Bununla birlikte, otomatik kodlayıcıların basitliği ve esnekliği, onları birçok veri işleme probleminde değerli bir araç haline getirmektedir.
