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== Définition ==
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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.
[[Catégorie:App-profond-livre]]
[[Catégorie:Apprentissage profond]]


== Définition ==
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.
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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 ==
== Français ==
'''Auto-encodeur débruiteur '''
'''Autoencodeur débruiteur '''
   
   
== Anglais ==
== Anglais ==
'''Denoising autoEncoder'''
'''Denoising autoencoder'''  
==Sources==
[https://www.apprentissageprofond.org/  Source :  ''L'apprentissage profond'',  Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville  Éd. Massot 2018 ]
 
[https://en.wikipedia.org/wiki/Autoencoder Source: Wikipedia ]


[https://paperswithcode.com/method/denoising-autoencoder  Source: paperswithcode ]


<small>


[https://www.leslibraires.ca/livres/l-apprentissage-profond-ian-goodfellow-9791097160432.html    Source:L'apprentissage profond acronymes]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Dernière version du 30 août 2024 à 14:07

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.

Français

Autoencodeur débruiteur

Anglais

Denoising autoencoder

Sources

Source : L'apprentissage profond, Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville Éd. Massot 2018

Source: Wikipedia

Source: paperswithcode