Innholdsfortegnelse:
- Definisjon - Hva betyr Denoising Autoencoder (DAE)?
- Techopedia forklarer Denoising Autoencoder (DAE)
Definisjon - Hva betyr Denoising Autoencoder (DAE)?
En denoising autoencoder er en spesifikk type autoencoder, som vanligvis klassifiseres som en type dypt nevralt nettverk. Den denoising autoencoderen blir trent til å bruke et skjult lag for å rekonstruere en bestemt modell basert på inngangene.
Techopedia forklarer Denoising Autoencoder (DAE)
Generelt sett fungerer autokodere på forutsetningen om å rekonstruere innspillene. Autoencodere er vanligvis ikke-overvåket maskin læringsprogrammer som stammer fra ustrukturerte data.
For å oppnå denne likevekten av å matche målutganger til innganger, oppnår denoising av autoencodere dette målet på en spesifikk måte - programmet tar inn en ødelagt versjon av en eller annen modell, og prøver å rekonstruere en ren modell gjennom bruk av denoisingteknikker. Ingeniører kan bruke støy i en bestemt mengde som en prosentandel av modellen og prøve å tvinge det skjulte laget til å jobbe fra den ødelagte versjonen for å produsere en ren versjon. Denoising av autoencodere kan også stables på hverandre for å gi iterativ læring mot dette sentrale målet.
