« Autoencodeur débruiteur » : différence entre les versions
Aucun résumé des modifications |
Aucun résumé des modifications |
||
Ligne 5 : | Ligne 5 : | ||
Note - | Note - | ||
Ce dernier prend une entrée partiellement corrompue et apprend à récupérer l'entrée originale débruitée. Cette technique a été introduite avec une approche spécifique d'une bonne représentation. Une bonne représentation est celle qui peut être obtenue de manière robuste à partir d'une entrée corrompue et qui sera utile pour récupérer l'entrée débruitée correspondante. | Ce dernier prend une entrée partiellement corrompue et apprend à récupérer l'entrée originale débruitée. Cette technique a été introduite avec une approche spécifique d'une bonne représentation. Une bonne représentation est celle qui peut être obtenue de manière robuste à partir d'une entrée corrompue et qui sera utile pour récupérer l'entrée débruitée correspondante. | ||
Version du 22 janvier 2021 à 10:33
Définition
Un réseau de neurones artificiels utilisé pour l'apprentissage non supervisé de caractéristiques discriminantes. L'objectif d'un auto-encodeur est d'apprendre une représentation (encodage) d'un ensemble de données, généralement dans le but de réduire la dimension de cet ensemble. Récemment, le concept d'auto-encodeur est devenu plus largement utilisé pour l'apprentissage de modèles génératifs.
Parmi les différentes techniques qui existent pour empêcher un auto-encodeur d'apprendre la fonction identité et améliorer sa capacité à apprendre des représentations plus riches, il y a l'auto-encodeur débruiteur:
Note -
Ce dernier prend une entrée partiellement corrompue et apprend à récupérer l'entrée originale débruitée. Cette technique a été introduite avec une approche spécifique d'une bonne représentation. Une bonne représentation est celle qui peut être obtenue de manière robuste à partir d'une entrée corrompue et qui sera utile pour récupérer l'entrée débruitée correspondante.
Français
Autoencodeur débruiteur
Anglais
Denoising autoencoder (DAE)
Source : L'apprentissage profond, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018
Contributeurs: Imane Meziani, Jacques Barolet, wiki