Talaan ng mga Nilalaman:
- Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Denoising Autoencoder (DAE)?
- Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Denoising Autoencoder (DAE)
Kahulugan - Ano ang ibig sabihin ng Denoising Autoencoder (DAE)?
Ang isang nakasisindak na autoencoder ay isang tiyak na uri ng autoencoder, na sa pangkalahatan ay nai-uri bilang isang uri ng malalim na neural network. Ang denoising autoencoder ay nasanay na gumamit ng isang nakatagong layer upang muling mabuo ang isang partikular na modelo batay sa mga input nito.
Ipinapaliwanag ng Techopedia ang Denoising Autoencoder (DAE)
Sa pangkalahatan, ang mga autoencoder ay nagtatrabaho sa saligan ng pagbuo ng kanilang mga input. Ang mga autoencoder sa pangkalahatan ay hindi sinusuportahang machine learning program na nakukuha ang mga resulta mula sa hindi nakaayos na data.
Upang makamit ang equilibrium na ito ng pagtutugma ng mga output ng target sa mga input, ang mga nag-aalalang mga autoencoder ay nakamit ang layuning ito sa isang tiyak na paraan - ang programa ay tumatagal ng isang napinsalang bersyon ng ilang modelo, at sinusubukan na muling pagbuo ng isang malinis na modelo sa pamamagitan ng paggamit ng mga nakasisilaw na pamamaraan. Ang mga inhinyero ay maaaring mag-aplay ng ingay sa isang partikular na halaga bilang isang porsyento ng modelo at subukang pilitin ang nakatagong layer upang gumana mula sa napinsalang bersyon upang makabuo ng isang malinis na bersyon. Ang mga nakababahala na autoencoder ay maaari ding mai-iskrect sa bawat isa upang magbigay ng pag-aaral ng iterative patungo sa pangunahing layunin na ito.
