Fig. 13 shows the architecture of a basic autoencoder. As before, we start from the bottom with the input x which is subjected to an encoder (affine transformation defined by WhWh​, followed by squashing). This results in the intermediate hidden layer hh. This is subjected to the decoder(another affine transformation defined by Wx​ followed by another squashing). This produces the output x^, which is our model’s prediction/reconstruction of the input. As per our convention, we say that this is a 3 layer neural network.
La figure 13 montre l’architecture d’un auto-encodeur de base. Comme précédemment, nous partons du bas avec l’entrée x qui est soumise à un encodeur (transformation affine définie par WhWh​, suivie d’un écrasement). Il en résulte la couche cachée intermédiaire hh. Celle-ci est soumise au décodeur (une autre transformation affine définie par Wx​, suivie d’un autre écrasement). Cela produit la sortie x^, qui est la prédiction/reconstruction de l’entrée par notre modèle.