In week 7’s practicum, we discussed denoising autoencoder. The model tends to learn the representation of the data by reconstructing corrupted input to the original input. More specifically, we train the system to produce an energy function that grows quadratically as the corrupted data move away from the data manifold.
Dans les travaux dirigés de la semaine 7, nous avons discuté de l’auto-encodeur débruiteur. Le modèle tend à apprendre la représentation des données en reconstruisant l’entrée corrompue à l’entrée originale. Plus précisément, nous entraînons le système à produire une fonction d’énergie qui croît quadratiquement à mesure que les données corrompues s’éloignent de la variétés des données.