噪自专题
去噪自编码器_DeepLearning 0.1 documentation中文翻译
DeepLearning 0.1 documentation中文翻译: Denoising Autoencoders (DA)_去噪自编码器 原文网址: http://deeplearning.net/tutorial/dA.html DeepLearning 01 documentation中文翻译 Denoising Autoencoders DA_去噪自编码器 自编码器Autoe
叠置去噪自编码器:用局部去噪准则学习深度网络中的有用表示
Vincent P, Larochelle H, Lajoie I, Bengio Y, Manzagol P-A. Stacked denoising autoencoders: Learning useful representations in a deep network with a local denoising criterion. J Mach Learn Res. 2010;11
深度学习，如何用去噪自编码器预测原始数据？
去噪自编码器（denoising autoencoder, DAE）是一类接受损坏数据作为输入，并训练来预测原始未被损坏数据作为输出的自编码器。 去噪自编码器代价函数的计算图。去噪自编码器被训练为从损坏的版本~x 重构干净数据点x。这可以通过最小化损失L = -log pdecoder(x|h = f(~x)) 实现，其中~x 是样本x 经过损坏过程C(~x| x) 后得到的损坏版本。