Extracting and composing robust features with denoising autoencoders
Pourquoi ce travail est-il dans la base ?
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Résumé
Previous work has shown that the difficulties in learning deep generative or discriminative models can be overcome by an initial unsupervised learning step that maps inputs to useful intermediate representations. We introduce and motivate a new training principle for unsupervised learning of a representation based on the idea of making the learned representations robust to partial corruption of the input pattern. This approach can be used to train autoencoders, and these denoising autoencoders can be stacked to initialize deep architectures. The algorithm can be motivated from a manifold learning and information theoretic perspective or from a generative model perspective. Comparative experiments clearly show the surprising advantage of corrupting the input of autoencoders on a pattern classification benchmark suite. 1.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
La notice
- Revue
- Thématique
- Generative Adversarial Networks and Image Synthesis
- Domaine
- Computer Science
- Établissements canadiens
- Université de Montréal
- Organismes subventionnaires
- —
- Mots-clés
- Computer scienceArtificial intelligenceDiscriminative modelBenchmark (surveying)Generative grammarPerspective (graphical)Unsupervised learningDeep learningRepresentation (politics)SuiteFeature learningPattern recognition (psychology)Machine learningNoise reduction
- Résumé présent dans OpenAlex
- oui