Slideshare AutoEncoder
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Slideshare AutoEncoder
- 1. Autoencoder
- 3. by Datamics, 2018 Unsupervised Learning • Lasst uns schnell wiederholen, was unbeaufsichtigtes Lernen ist und welche besonderen Herausforderungen es mit sich bringt! • Erinnere dich daran, dass Supervised Learning mit beschrifteten Daten arbeitet, was uns den Zugang zu einer direkten Fehlerprüfung für unsere Modelle ermöglicht. Wiederholung Unsupervised Learning
- 4. by Datamics, 2018 Unsupervised Learning • Die meisten Daten der Welt sind unbeschriftet! • Neue Artikel, Filmkritiken, User-Netflix-Bewertungen, Bilder im Internet, etc.... • Welche Wege können wir gehen, um diese Art von unbeschrifteten Daten zu nutzen? Wiederholung Unsupervised Learning
- 5. by Datamics, 2018 Unsupervised Learning Zwei Vorgehensweisen • Reduzierung der Dimensionalität • Clustering Wiederholung Unsupervised Learning
- 7. by Datamics, 2018 Autoencoder • Der Autoencoder ist eigentlich ein sehr einfaches neuronales Netzwerk und ähnelt einem mehrschichtiges Preceptron-Modell. • Es ist so konzipiert, dass es seinen Input auf der Ausgabeschicht wiedergibt. Autoencoder Grundlagen
- 8. by Datamics, 2018 Autoencoder • Der wesentliche Unterschied zwischen einem Autoencoder und einem typischen MLP-Netzwerk besteht darin, dass die Anzahl der Eingangsneuronen gleich der Anzahl der Ausgangsneuronen ist. • Lass uns erforschen, wie das aussieht und warum wir es benutzen würden. Autoencoder Grundlagen
- 9. by Datamics, 2018 Autoencoder Beispiel Autoencoder Grundlagen
- 10. by Datamics, 2018 Autoencoder • Gehen wir durch die Ebenen und erklären die Grundidee eines Autoencoders Autoencoder Grundlagen
- 11. by Datamics, 2018 Autoencoder • Lass uns dies noch weiter vereinfachen mit nur einer einzigen versteckten Ebene. (Eng.: Hidden Layer). Autoencoder Grundlagen
- 12. by Datamics, 2018 Autoencoder • Lass uns dies noch weiter vereinfachen mit nur einer einzigen versteckten Ebene (Eng.: Hidden Layer). Autoencoder Grundlagen
- 13. by Datamics, 2018 Autoencoder • Feed-Forward-Netzwerk, das darauf trainiert ist, seinen Input auf der Ausgabeschicht zu reproduzieren. Autoencoder Grundlagen
- 14. by Datamics, 2018 Autoencoder • Output Größe ist genauso groß wie bei der Input Layer Autoencoder Grundlagen
- 15. by Datamics, 2018Autoencoder Grundlagen Autoencoder
- 16. by Datamics, 2018Autoencoder Grundlagen Autoencoder = WT Gebundene Gewichtung
- 17. by Datamics, 2018 Autoencoder • Die versteckte/interne Darstellung bewahrt alle Informationen der Eingabe Autoencoder Grundlagen
- 18. by Datamics, 2018 Autoencoder • Wir können die versteckte Ebene verwenden, um aussagekräftige Funktionen zu extrahieren. Wir werden auch PCA mit Autoencodern untersuchen. Autoencoder Grundlagen
- 19. by Datamics, 2018 Autoencoder • Später werden wir gestapelte Autoencoder mit mehr versteckten Ebenen (Eng. Hidden Layers) erkunden. Autoencoder Grundlagen
- 20. by Datamics, 2018 Autoencoder • Jetzt solltest du einen sehr einfachen Autoencoder verstehen. • Als nächstes besprechen wir, wie wir einen Autoencoder verwenden können, um die Dimensionalität zu reduzieren. Autoencoder Grundlagen
- 22. by Datamics, 2018 Linear Autoencoder • Lineare Autoencoder können verwendet werden, um eine Hauptkomponentenanalyse durchzuführen, die es uns ermöglicht, die Dimensionalität unserer Daten zu reduzieren. Dimensionsreduktion mit Linear Autoencoder
- 23. by Datamics, 2018 Linear Autoencoder • Die Reduzierung der Dimensionalität ermöglicht es uns, eine niedrigere Dimensionsdarstellung unserer Daten zu erhalten. • Der Encoder erzeugt aus den Input-Features neue (weniger) Features. Dimensionsreduktion mit Linear Autoencoder
- 24. by Datamics, 2018 Linear Autoencoder • Zum Beispiel können wir einen 3-dimensionalen Datensatz eingeben und eine 2-dimensionale Darstellung davon ausgeben. • Denke jedoch daran, dass wir nicht einfach zwei der drei vorhergehenden Features nehmen, sondern wir konstruieren zwei neue Features aus den drei. Dimensionsreduktion mit Linear Autoencoder
- 25. by Datamics, 2018 Linear Autoencoder • Diesen Effekt erreichen wir durch den Einsatz eines linearen Autoencoders. • Lineare Autoencoder führen die linearen Transformationen durch, indem sie nur die Gewichte und den Bias verwenden. Dimensionsreduktion mit Linear Autoencoder
- 26. by Datamics, 2018 Linear Autoencoder Dimensionsreduktion mit Linear Autoencoder Decoder X̄ =c + Wout h(x) Inputs Outputs Encoder h(x)= b + Wx X h(X) X W Wout ̄ c b Hidden
- 27. by Datamics, 2018 Linear Autoencoder Dimensionsreduktion mit Linear Autoencoder Nach dem Training können wir die versteckte Schicht verwenden, um eine reduzierte Dimensionalität zu erreichen. Inputs Encoder h(x)= b + Wx X h(X) W b Hidden
- 28. by Datamics, 2018 Linear Autoencoder • Lasst uns herausfinden, wie es funktioniert. • Sieh dir auch die Ressourcen-Links an, um den mathematischen Beweis dafür zu finden. • Gehen wir nun zum Jupyter-Notebook! Dimensionsreduktion mit Linear Autoencoder
- 33. by Datamics, 2018 StackedAutoencoder Autoencoder Grundlagen
- 35. by Datamics, 2018 Verwende den Gutschein „SLIDESHARE2018“ auf Udemy oder die Shortlinks und erhalte unsere Kurse für nur 10,99€ (95% Rabatt). Deep Learning Grundlagen mit TensorFlow und Python https://goo.gl/FqNoAe Python für Data Science und Machine Learning: https://goo.gl/cE7TQ3 Original Python Bootcamp - Von 0 auf 100: https://goo.gl/gjn7pX R für Data Science und Machine Learning: https://goo.gl/8h5tH7 Exklusive Gutscheine Udemy-Kurse by Datamics, 2018https://www.udemy.com/user/rene-brunner/