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编程问答

论文笔记(3)-Extracting and Composing Robust Features with Denoising Autoencoders

發(fā)布時間:2024/4/17 编程问答 43 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 论文笔记(3)-Extracting and Composing Robust Features with Denoising Autoencoders 小編覺得挺不錯的,現(xiàn)在分享給大家,幫大家做個參考.

? ? 這篇文章是Bengio研究的在傳統(tǒng)的autoencoder基礎(chǔ)上增加了噪聲參數(shù),也就是說在輸入X的時候,并不直接用X的數(shù)據(jù),而是按照一定的概率來清空輸入為0。paper中的名詞為corrupted。這樣活動函數(shù)計算的時候就用這個X尖來計算,而不是用X來計算。然后算法通過reconstruct來根據(jù)計算的Y來重構(gòu)求X。

? ? 如下圖所示,這種思路十分類似于dropout。不過dropout是在隱層做trike,而這個算法是選擇性忽略輸入的數(shù)據(jù)。

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轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/alexanderkun/p/3536348.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的论文笔记(3)-Extracting and Composing Robust Features with Denoising Autoencoders的全部內(nèi)容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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