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Les auto-encodeurs sont des types de réseaux de neurones utilisés pour apprendre une représentation compacte (encodée) des données. Ils se composent d’une partie d’encodage qui compresse les données et d’une partie de décodage qui reconstruit les données d’origine. Les auto-encodeurs sont souvent utilisés pour la réduction de dimensions, la détection d’anomalies et la génération de nouvelles données.
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