Autoencoders are artificial neural networks, trained in an unsupervised manner, that aim to first learn encoded representations of our data and then generate the input data (as closely as possible) from the learned encoded representations. Thus, the output of an autoencoder is its prediction for the input.
Les auto-encodeurs sont des réseaux de neurones artificiels, entraînés de manière non supervisée, qui visent à apprendre d’abord les représentations codées de nos données et ensuite à générer les données d’entrée (aussi proches que possible) à partir des représentations codées apprises. Ainsi, la sortie d’un auto-encodeur est sa prédiction pour l’entrée.