In this model, we corrupt the input data y~, in blue, because it’s cold / low energy, and get the sample y^​, in red, because it’s hot / high energy. The energy associated to y~​ is squared euclidean distance from its original value. Then y~​ is encoded back to the hidden variable h and then passed back to the decoder producing y~​ which should be close to the target y~. Hence irrespective of what noise is added to the original data, the autoencoder needs to learn to separate the noise and retrieve the original value of y~.
Dans ce modèle, on corrompt la donnée d’entrée y en bleu (car elle est froide / a une énergie faible), et on obtient l’échantillon y^​ en rouge (car il est chaud / a une haute énergie). L’énergie associée à y~​ est la distance euclidienne au carré par rapport à sa valeur initiale. Ensuite, y~​ est ré-encodé dans la variable cachée h puis repassé au décodeur produisant y~​ qui doit être proche de la cible y~. Par conséquent, quel que soit le bruit ajouté aux données originales, l’auto-encodeur doit apprendre à séparer le bruit et à retrouver la valeur originale de y~.