Récemment, j'ai étudié les encodeurs automatiques. Si j'ai bien compris, un autoencodeur est un réseau neuronal où la couche d'entrée est identique à la couche de sortie. Ainsi, le réseau neuronal essaie de prédire la sortie en utilisant l'entrée comme standard d'or.
Quelle est l'utilité de ce modèle? Quels sont les avantages d'essayer de reconstruire certains éléments de sortie, en les rendant aussi égaux que possible aux éléments d'entrée? Pourquoi utiliser toute cette machinerie pour arriver au même point de départ?
