Sparse Autoencoders sind eine spezielle Art von neuronalen Netzen, die darauf abzielen, Eingabedaten in einer komprimierten Form zu repräsentieren, während sie gleichzeitig eine sparsity-Bedingung einhalten. Das bedeutet, dass nur eine kleine Anzahl von Neuronen in der versteckten Schicht aktiv ist, wenn ein Eingangsmuster präsentiert wird. Diese Sparsamkeit wird oft durch Hinzufügen eines zusätzlichen Regularisierungsterms zur Verlustfunktion erreicht, der die Aktivierung der Neuronen bestraft. Mathematisch kann dies durch die Minimierung der Kostenfunktion
erreicht werden, wobei die rekonstruierten Eingaben und ein Maß für die Sparsamkeit ist. Diese Architektur eignet sich besonders gut für Merkmalslernen und Datenmanipulation, da sie die zugrunde liegenden Strukturen in den Daten effizient erfassen kann. Ein typisches Anwendungsgebiet sind beispielsweise Bildverarbeitungsaufgaben, wo eine sparsity dazu beiträgt, relevante Merkmale hervorzuheben.
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