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Veröffentlichungen
Die Funktionsweise von AutoEncodern basiert auf der Idee, dass ein neuronales Netzwerk in der Lage sein sollte, die wesentlichen Merkmale einer Eingabe zu erfassen und diese dann wieder zu rekonstruieren. Dies geschieht durch die Kombination von Encoder- und Decoder-Schichten. Die Anwendung von AutoEncodern ist vielfältig und reicht von der Bildkompression bis hin zur Anomaly-Detection. In der Forschung werden AutoEncoder oft in Kombination mit anderen maschinellen Lernverfahren eingesetzt, um komplexe Aufgaben zu lösen. Du findest wissenschaftliche Arbeiten zum AutoEncoder als PDF und eBook, viele auch als Print-on-Demand, bei GRIN.