Autoencoders are artificial neural networks trained in an unsupervised fashion that aim to learn representation of input data and then generate the data from the learned encoded representations. Autoencoders can be considered a special case of Amortized Inference where instead of finding the optimal latent to produce appropriate reconstruction of the input, we simply feed the output of encoder to decoder.
Les auto-encodeurs sont des réseaux neuronaux artificiels entraînés de manière non supervisée qui visent à apprendre la représentation des données d’entrée, puis à générer les données à partir des représentations codées apprises. Les auto-encodeurs peuvent être considérés comme un cas particulier d’inférence amortie où, au lieu de trouver la latente optimale pour produire une reconstruction appropriée de l’entrée, nous alimentons simplement la sortie de l’encodeur au décodeur.