Definição - O que significa Denoising Autoencoder (DAE)?
Um autoencoder de denoising é um tipo específico de autoencoder, que geralmente é classificado como um tipo de rede neural profunda. O autencoder de eliminação de ruído é treinado para usar uma camada oculta para reconstruir um modelo específico com base em suas entradas.
Definirtec explica Denoising Autoencoder (DAE)
Em geral, os autoencoders trabalham com a premissa de reconstruir suas entradas. Em geral, os codificadores automáticos são programas de aprendizado de máquina não supervisionados que derivam de dados não estruturados.
Para atingir esse equilíbrio de correspondência de saídas de destino com entradas, os autoencoders de eliminação de ruído atingem esse objetivo de uma maneira específica - o programa pega uma versão corrompida de algum modelo e tenta reconstruir um modelo limpo através do uso de técnicas de eliminação de ruído. Os engenheiros podem aplicar ruído em uma determinada quantidade como uma porcentagem do modelo e tentar forçar a camada oculta a trabalhar a partir da versão corrompida para produzir uma versão limpa. Autoencoders de eliminação de ruído também podem ser empilhados uns sobre os outros para fornecer aprendizado iterativo em direção a esse objetivo principal.