In Denoising Autoencoder, we take a sample from dataset, inject some noise such the autoencoder is forced to reproduce the original sample. Therefore, the aim is to learn the vector field that should transform corrupted sample back to denoised part. Here, we set d=500 which is greater than number of pixels actually utilized to represent the digits in images. (Over Complete AE)
Dans l’auto-encodeur débruiteur, nous prenons un échantillon d’un ensemble de données, nous injectons un certain bruit de sorte que l’auto-encodeur est obligé de reproduire l’échantillon original. Par conséquent, l’objectif est d’apprendre le champ vectoriel qui doit transformer l’échantillon corrompu en une partie débruitée. Ici, nous avons fixé d=500, ce qui est supérieur au nombre de pixels réellement utilisés pour représenter les chiffres dans les images (AE sur-complet).