Comprendre les auto-encodeurs : définition, fonctionnement et applications
Les auto-encodeurs, éléments centraux de l’apprentissage non supervisé en intelligence artificielle, sont des réseaux de neurones conçus pour apprendre des représentations efficientes de données non étiquetées. Ils fonctionnent en deux temps : une phase d’encodage qui réduit la dimensionnalité des données, suivie d’une phase de décodage qui vise à reconstruire l’entrée originale à partir de cette représentation compressée. Leur performance …