Il y a différentes manières de considérer les auto-encodeurs. Dans notre cas, nous adoptons le point de vue de la description des données dans un espace de dimension réduite. Comme une alternative à l'ACP (analyse en composantes principales) en somme. L'objectif est de cerner au mieux les attentes que l'on pourrait avoir par rapport aux résultats qu'elle fournit dans ce contexte, notamment en matière de qualité de reconstitution des données.
Mots-clés : deep learning, auto-encodeur, autoencoder, réseau de neurones, perceptron, tensorflow, keras, python, acp, analyse en composantes principales
Didacticiel : Auto-encodeur Tensorflow - Keras
Code source + données : Cars Autoencoder
Références :
Tutoriel Tanagra, "Deep learning : les Auto-encodeurs", novembre 2019.
