ความแตกต่างระหว่างตัวกรองที่เรียนรู้ใน autoencoder และเครือข่ายประสาทเทียมคืออะไร?

ในซีเอ็นเอ็นเราจะได้เรียนรู้ตัวกรองเพื่อสร้างแผนที่คุณลักษณะในเลเยอร์ convolutional

ใน Autoencoder หน่วยที่ซ่อนอยู่ของแต่ละเลเยอร์ถือเป็นตัวกรองได้

ความแตกต่างระหว่างตัวกรองที่เรียนในเครือข่ายทั้งสองนี้คืออะไร

ในกรณีที่ตัวกรอง CNN ถูกนำไปใช้กับภาพเล็ก ๆ ในแต่ละตำแหน่งที่เป็นไปได้ (ซึ่งทำให้การแปลคงที่)

เลเยอร์ที่ซ่อนอยู่ของ Autoencoder จะได้รับภาพทั้งหมด (เอาท์พุทของเลเยอร์ก่อนหน้า) เป็นอินพุทของพวกเขาซึ่งดูเหมือนจะไม่เป็นความคิดที่ดีสำหรับภาพ นอกจากนี้เซลล์ประสาทที่ซ่อนอยู่เหล่านี้ไม่ได้แปลค่าคงที่

ดังนั้นซีเอ็นเอ็นจึงเหมือน ANN ปกติที่มีการทำให้เป็นมาตรฐานแบบพิเศษซึ่งเลขศูนย์จะมีน้ำหนักส่วนใหญ่เพื่อใช้ประโยชน์จากพื้นที่