YZ Merkezi
Yapay zekâ sözlüğü
Orta seviye
Otoenkoder (Autoencoder)
Autoencoder
31.08.2026 tarihinde güncellendi
Otoenkoder, girdi verisini sıkıştırarak daha dar bir gizli alana (kod/darboğaz) indirgeyen ve ardından bu sıkıştırılmış temsilden orijinal girdiyi yeniden inşa etmeyi öğrenen yapay sinir ağı mimarisidir.
Genel bakış
Kavramın çerçevesiDenetimsiz veya kendi kendine denetimli (self-supervised) öğrenmenin zarif bir örneğidir. Amacı girdinin aynısını çıktıda üretmektir; ancak bunu yaparken veriyi dar bir darboğazdan geçmeye zorlar.
Çalışma mantığı: İki ana bölümden oluşur: 1) Kodlayıcı (Encoder): Girdiyi sıkıştırarak düşük boyutlu bir gizli uzaya (Latent Space) dönüştürür. 2) Kod Çözücü (Decoder): Bu gizli temsilden orijinal girdiyi yeniden oluşturur (Reconstruction). Hata, orijinal girdi ile yeniden oluşturulan çıktı arasındaki farktır.
Kullanım alanları: Görsellerden gürültü temizleme (Denoising), anomali tespiti (hatalı parçaların yeniden inşa edilememesi), boyut indirgeme ve üretken modeller (VAE).
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Sadece eğitimde gördüğü veri türlerini iyi yeniden inşa edebilir; aşırı kapasite verilirse veriyi sıkıştırmak yerine doğrudan kopyalayabilir.
Çalışma mantığı: İki ana bölümden oluşur: 1) Kodlayıcı (Encoder): Girdiyi sıkıştırarak düşük boyutlu bir gizli uzaya (Latent Space) dönüştürür. 2) Kod Çözücü (Decoder): Bu gizli temsilden orijinal girdiyi yeniden oluşturur (Reconstruction). Hata, orijinal girdi ile yeniden oluşturulan çıktı arasındaki farktır.
Kullanım alanları: Görsellerden gürültü temizleme (Denoising), anomali tespiti (hatalı parçaların yeniden inşa edilememesi), boyut indirgeme ve üretken modeller (VAE).
Sınırlılıklar ve dikkat edilmesi gerekenler: Sadece eğitimde gördüğü veri türlerini iyi yeniden inşa edebilir; aşırı kapasite verilirse veriyi sıkıştırmak yerine doğrudan kopyalayabilir.
Teknik tanım ve açıklama
Temel mekanizmaGirdi uzayını bir darboğaz katmanı üzerinden kodlayan ve çıktı katmanında minimum yeniden oluşturma hatası ile hedefleyen derin öğrenme mimarisidir.
Gerçek hayatta kullanım
Örnek senaryoEski ve grenli fotoğrafları pırıl pırıl net bir fotoğrafa dönüştüren gürültü giderici (denoising autoencoder) yapay zekâ filtresi.