### 12.3 Ide Dasar Auto _encoder_

Seperti yang sudah dijelaskan _autoencoder_ adalah _neural network_ yang mampu
merekonstruksi _input_. Ide dasar _autoencoder_ tidak jauh dari konsep dekomposisi/di _mention_ ality
reductionmenggunakan _singular value decomposition_.
Diberikan datasetX, kita ingin mensimulasikan pencarian matriksXˆ yang
merupakan sebuah aproksimasi dari matriks asli. Arsitektur dasar _autoencoder_
diberikan pada Gambar 12.1. Kita memberi input matriksXpada _autoencoder_,
kemudian ingin _autoencoder_ tersebut menghasilkan matriks yang sama.
Dengan kata lain, _desired output_ sama dengan _input_. Apabila dihubungkan
dengan pembahasan ANN pada bab sebelumnya, _error function_ untuk melatih
_autoencoder_ diberikan pada persamaan 12.4, dimanayadalah output dari
jaringan danZadalah dimensi _output_,Nadalah banyaknya sampel danxi
adalah data ke-i( _feature vector_ ke-i).


```
12.3 Ide Dasar Auto _encoder_ 167
```
```
E(θ) =
```
#### 1

#### N

#### ∑Z

```
i=j
```
#### (

```
xi[j]−yi[j]
```
#### ) 2

#### (12.4)

Persamaan 12.4 dapat kita tulis kembali sebagai persamaan 12.5, dimanaf
melambangkan fungsi aktivasi danθadalah ANN (kumpulan _weight_ matri-
ces).^5

```
E(θ) =
```
#### 1

#### N

#### ∑Z

```
j=1
```
#### (

```
xi[j]−f(xi,θ)[j]
```
#### ) 2

#### (12.5)

Seperti yang sudah dijelaskan sebelumnya, _desired output_ sama dengan _input_.
Tetapi seperti yang kamu ketahui, mencapai _loss_ sebesar 0% adalah hal yang
susah. Dengan demikian, kamu dapat memahami secara intuitif bahwa _autoencoder_ melakukan
aproksimasi terhadap data asli, tetapi tidak sama persis.
Apabila _loss_ sebesar 0%, ditakutkan bahwa _autoencoder_ semata-mata hanya
melakukan translasi (penggesaran) data saja. Gambar 12.2 mengilustrasikan
hubungan antara _autoencoder_ dan _singular value decomposition_.^6 Perhatikan,
ada dua proses _encoding_ yaitu merepresentasikan data ke dimensi lebih rendah
dan _decoding_ –rekonstruksi kembali.

```
_Input_ 
( _feature vector_ )
```
```
_Output_ 
(reconstruction of feature vector)
```
```
Coding
```
