Autoencoder für Dynamik: Topologische Grenzen und neue Möglichkeiten
Ein neues arXiv‑Veröffentlichung (ArXiv:2511.04807v1) beleuchtet die fundamentalen Grenzen und Chancen von Autoencodern, wenn sie auf Datenmanifeste angewendet werden. Dabei wird ein Datenmanifold \(M \subset \mathbb{R}^n\) mit einem latenten Raum \(\mathbb{R}^\ell\) verknüpft. Der Autoencoder besteht aus einem Encoder \(E: \mathbb{R}^n \rightarrow \mathbb{R}^\ell\) und einem Decoder \(D: \mathbb{R}^\ell \rightarrow \mathbb{R}^n\), wobei die Zusammensetzung \(D \circ E\) so nah wie möglich an der Identität auf \(M\) liegen soll.
