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= La régularisation L1, que nous utiliserons dans cet article.
= La régularisation L1, que nous utiliserons dans cet article.
* La divergence KL, que nous aborderons dans le prochain article.
* La divergence KL, que nous aborderons dans le prochain article.


== Français ==
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== Anglais ==
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''' Sparse Auto Encoder'''
''' Sparse Auto Encoder'''


[https://debuggercafe.com/sparse-autoencodersusing-l1-regularization-with-pytorch/  Source : debuggercafe]
[https://debuggercafe.com/sparse-autoencodersusing-l1-regularization-with-pytorch/  Source : debuggercafe]


 
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
 
 
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Dernière version du 29 janvier 2024 à 10:30

Définition

Dans les autoencodeurs peu denses, nous pouvons toujours utiliser des neurones entièrement connectés dont le nombre est égal à la dimensionnalité de l'image. Cependant, l'ajout d'une régularisation de la densité permet d'empêcher le réseau neuronal de copier l'entrée.

Il existe principalement deux façons d'ajouter des contraintes de densité aux autoencodeurs profonds. = La régularisation L1, que nous utiliserons dans cet article.

  • La divergence KL, que nous aborderons dans le prochain article.

Français

Autoencodeurs peu denses

Anglais

Sparse Auto Encoder

Source : debuggercafe

Contributeurs: Marie Alfaro, wiki