In der Anwendung zuvor haben wir bereits gesehen, dass Autoencoder sogar als generative (d.h. erzeugende) Verfahren eingesetzt werden können. Das bedeutet, dass durchaus sinnvolle Daten wie Bilder generiert werden können. Wir zeigen dies unter Verwendung des Scribble-Datensatzes:
Insbesondere verwenden wir die 2000 darin enthaltenen Strichzeichnungen von Fischen, die wir uns als Bilder bestehend aus 20 x 20 Pixel zurückgeben lassen. Wir erhalten damit Trainingsdaten für einen Autoencoder und verwenden das folgende Layout:
Ist der Autoencoder erst einmal (sinnvoll) trainiert, so kann der Decoder genutzt werden, um neue Bilder von Fischen zu generieren. Demonstriert wird die Vorgehensweise in der nachfolgenden Anwendung. Die 2000 blauen Punkte sind wie zuvor die auf einen Punkt in der Ebene reduzierten Strichzeichnungen der Trainingsdaten.
Natürlich ist das Verfahren auch möglich (und durchaus noch sinnvoller), wenn nicht nur auf zwei, sondern auf eine etwas größere Anzahl an Neuronen reduziert wird.
Für unsere Demonstrationszwecke eignet sich aufgrund der Darstellung als Punkte in der Ebene aber die Reduktion auf zwei Werte.