オートエンコーダは、データを表現することを学習するタイプのニューラルネットワークです。入力データを受け取り、それを圧縮し、再構築します。これは二つの部分から成り立っています：データを小さくするエンコーダと、それを再構築するデコーダです。例えば、GoogleのTensorFlowには、画像圧縮のためのオートエンコーダを作成するツールがあります。
オートエンコーダは多くの分野で役立ちます。ノイズを除去したり、次元を削減したり、異常なパターンを見つけたりできます。データ処理を改善します。画像処理において、オートエンコーダはノイズを除去することで画像をクリアにすることができます。サイバーセキュリティにおいては、問題を示す可能性のある奇妙なパターンを見つけるのに役立ちます。
- オートエンコーダの種類には以下が含まれます：
- デノイジングオートエンコーダ：データからノイズを除去します。
- スパースオートエンコーダ：重要な特徴に焦点を当てます。
- 変分オートエンコーダ：入力に似た新しいデータを生成します。