Tabla de contenido:
- Definición - ¿Qué significa Denoising Autoencoder (DAE)?
- Techopedia explica Denoising Autoencoder (DAE)
Definición - ¿Qué significa Denoising Autoencoder (DAE)?
Un autoencoder de eliminación de ruido es un tipo específico de autoencoder, que generalmente se clasifica como un tipo de red neuronal profunda. El autoencoder de eliminación de ruido se capacita para usar una capa oculta para reconstruir un modelo particular en función de sus entradas.
Techopedia explica Denoising Autoencoder (DAE)
En general, los codificadores automáticos trabajan bajo la premisa de reconstruir sus entradas. Los codificadores automáticos generalmente son programas de aprendizaje automático sin supervisión que obtienen resultados de datos no estructurados.
Para lograr este equilibrio de emparejar salidas objetivo con entradas, los autoencoders de eliminación de ruido logran este objetivo de una manera específica: el programa toma una versión corrupta de algún modelo e intenta reconstruir un modelo limpio mediante el uso de técnicas de eliminación de ruido. Los ingenieros pueden aplicar ruido en una cantidad particular como un porcentaje del modelo e intentar forzar a la capa oculta a trabajar desde la versión corrupta para producir una versión limpia. Los autoencoders denoising también se pueden apilar entre sí para proporcionar un aprendizaje iterativo hacia este objetivo clave.
