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autoencoder model
Examples with "autoencoder model" and their translation in Duits
The training set contains only non-fraud samples, so that the autoencoder model will learn the "normal" pattern in the data; test data contains a mix of non-fraud and fraud samples.
Die Trainingsdaten enthalten nur reguläre Proben, so dass das Autoencoder-Modell die Struktur der „normalen" Daten lernt. Testdaten sind eine Mischung aus regulären und Fraud-Proben.
This trained autoencoder model can now identify anomalies or outlier instances based on the reconstruction mean squared error (MSE): transactions with a high MSE are outliers compared to the global pattern of our data.
Mit diesem so trainierten Autoencoder-Modell können nun Ausreißer oder anormale Proben anhand des mittleren quadratischen Fehlers der Rekonstruktion (MSE) identifiziert werden: Transaktionen mit hohem MSE sind Anomalien im Vergleich zum globalen Muster in unseren Daten.
Andere resultaten
We need to keep in mind, though, that autoencoder models will be sensitive to outliers in our data in that they might throw off otherwise typical patterns.
Im Hinterkopf zu behalten ist, dass Autoencoder-Modelle sensitiv auf Ausreißer reagieren; diese können typische Muster verschleiern.
Pre-training supervised models with autoencoders
Vortrainieren von Supervised-Learning-Modellen mit Autoencodern
The model obtained by chaining encoder and decoder together, called an autoencoder, is then trained to reproduce input data by minimizing reconstruction error.
Das durch die Verkettung von Encoder und Decoder erhaltene Modell, genannt Autoencoder, wird dann trainiert, um Eingangsdaten zu reproduzieren und Rekonstruktionsfehler zu minimieren.
For this, we consider multi-layer perceptrons, convolutional networks, autoencoders, Boltzman machines, and recurrent networks as basic models, Theoretical contributions investigate deep learning architecture for non-Euclidean data.
Dabei werden als Basismodelle je nach Anwendungsfall mehrschichtige Neuronale Netze, Konvolutionsnetze, Autoencoders, Boltzmann Maschinen und rekurrente Netze betrachtet. Theoretische Arbeiten untersuchen die Anwendung von Deep Learning Architekturen auf nicht-euklidischen Daten.
We will explore the most important neural architectures including convolutional neural networks, recurrent neural networks, and autoencoders as well as language-model based representation learning methods. Topics
Wir werden die wichtigsten neuronalen Konstruktionen untersuchen, einschließlich Convolutional Neural Networks, rekurrente Neural Networks und Autoencoder, genauso wie sprachmodellbasierte Methoden zum Lernen von Repräsentationen.
In this project we use autoencoders to learn representations from neuroimaging data, which can then be used to model deviations of certain populations (e.g. young vs. old, healthy vs. sick) in a normative modelling approach.
Im Rahmen dieses Projekts setzen wir Autoencoder ein, um allgemeine Repräsentationen von Neurobildgebungsdaten zu lernen, die dann genutzt werden können, um Abweichungen in bestimmten Populationen (wie z.B. alt/jung, krank/gesund) durch normative Modellierung zu bestimmen.
Synoniemen voor autoencoder model in het Engels
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