انواع اتوانکدرها _Part2

ادامه پست انواع اتوانکدر
۲.۲. قیود کم‌تراکم (Sparsity Constraint)
برای اعمال کم‌تراکم، معمولاً از یکی از روش‌های زیر استفاده می‌شود:

 مجازات L1 (L1 Regularization): افزودن مقدار L1-norm به تابع هزینه برای تشویق فعال شدن تعداد محدودی از نورون‌ها

 مجازات KL-Divergence: مقایسه توزیع خروجی نورون‌های نهان با یک توزیع هدف کم‌تراکم.

۲.۳. کاربردها
استخراج ویژگی‌های مهم از داده‌های تصویری و متنی
 تشخیص ناهنجاری‌ها در داده‌های پزشکی، مالی و امنیت سایبری
کاهش ابعاد داده‌ها با حفظ ویژگی‌های مهم

انواع اتوانکدرها _Part1

اتوانکدرها بسته به نوع کاربرد و نحوه پردازش داده‌ها به دسته‌های مختلفی تقسیم می‌شوند: 

1.اتوانکدر کلاسیک (Vanilla Autoencoder)

۱.۱. تعریف و ساختار

اتوانکدر کلاسیک ساده‌ترین نوع Autoencoder است که تنها از یک رمزگذار (Encoder) و یک رمزگشا (Decoder) تشکیل شده است. هدف آن یادگیری نمایش فشرده از داده‌ها و سپس بازسازی آن‌ها است. در این مدل، خروجی رمزگذار مستقیماً به رمزگشا داده می‌شود و تابع هزینه خطای بازسازی (Reconstruction Error) را کمینه می‌کند.

۱.۲. تابع هزینه

تابع هزینه در این مدل معمولاً بر اساس میانگین مربعات خطا (MSE: Mean Squared Error) یا تابع کراس آنتروپی (Binary Cross-Entropy Loss) تنظیم می‌شود.

مفهوم اتوانکدر

۱.  مفهوم اتوانکدر در یادگیری عمیق

اتوانکدر (Autoencoder) یک شبکه عصبی مصنوعی غیرنظارتی است که برای یادگیری ویژگی‌های مهم داده‌ها، کاهش ابعاد و بازسازی داده‌های ورودی استفاده می‌شود. این مدل متشکل از دو بخش است:

1. رمزگذار (Encoder): ورودی را دریافت کرده و به یک نمایش فشرده در فضای نهان (Latent Space) تبدیل می‌کند.
2. رمزگشا (Decoder): نمایش فشرده را مجدداً به فضای اصلی بازمی‌گرداند و داده اولیه را بازسازی می‌کند.

این معماری به‌طور گسترده در بینایی کامپیوتری، پردازش سیگنال، کاهش نویز، تشخیص ناهنجاری و بازسازی داده‌ها مورد استفاده قرار می‌گیرد.

روش‌های کلاسیک تشخیص جعل تصاویر

روش‌های کلاسیک تشخیص جعل تصاویر عمدتاً مبتنی بر پردازش تصویر و یادگیری ماشین هستند. این روش‌ها قبل از ظهور یادگیری عمیق به طور گسترده استفاده می‌شدند و هنوز در برخی کاربردها به کار می‌روند. این روش‌ها معمولاً شامل تحلیل ویژگی‌های تصویری و استفاده از مدل‌های سنتی یادگیری ماشین برای طبقه‌بندی تصاویر به عنوان واقعی یا جعلی هستند.

 

روش‌های تشخیص جعل تصاویر

روش‌های تشخیص جعل تصاویر را می‌توان به دو دسته‌ی کلی تقسیم کرد:
1_روش‌های مبتنی بر یادگیری ماشین (Machine Learning-Based Methods)
2_ روش‌های مبتنی بر یادگیری عمیق  (Deep Learning-Based Methods)