Sparse Autoencoder (SAE) sind eine unüberwachte Lernmethode, die entwickelt wurde, um die latente Repräsentation eines neuronalen Netzwerks in spärliche, scheinbar interpretierbare Merkmale zu zerlegen. Obwohl diese Modelle aufgrund ihres Potenzials großes Interesse geweckt haben, wurden ihre Forschungsanwendungen aufgrund der hohen ...