Định nghĩa Denoising Autoencoder (DAE) là gì?
Denoising Autoencoder (DAE) là Denoising Autoencoder (DAE). Đây là nghĩa tiếng Việt của thuật ngữ Denoising Autoencoder (DAE) - một thuật ngữ thuộc nhóm Technology Terms - Công nghệ thông tin.
Độ phổ biến(Factor rating): 5/10
Một autoencoder giảm nhiễu là một loại hình cụ thể của autoencoder, mà thường được phân loại như là một loại mạng nơron sâu. Các autoencoder denoising được đào tạo để sử dụng một lớp ẩn để tái tạo lại một mô hình cụ thể dựa trên đầu vào của nó.
Xem thêm: Thuật ngữ công nghệ A-Z
Giải thích ý nghĩa
Nói chung, autoencoders làm việc trên tiền đề là xây dựng lại đầu vào của họ. Autoencoders là những chương trình học máy thường không có giám sát phát sinh kết quả từ dữ liệu phi cấu trúc.
What is the Denoising Autoencoder (DAE)? - Definition
A denoising autoencoder is a specific type of autoencoder, which is generally classed as a type of deep neural network. The denoising autoencoder gets trained to use a hidden layer to reconstruct a particular model based on its inputs.
Understanding the Denoising Autoencoder (DAE)
In general, autoencoders work on the premise of reconstructing their inputs. Autoencoders are generally unsupervised machine learning programs deriving results from unstructured data.
Thuật ngữ liên quan
- Autoencoder (AE)
- Variational Autoencoder (VAE)
- Sparse Autoencoder (SAE)
- Machine Learning
- Deep Learning
- Artificial General Intelligence (AGI)
- Computational Linguistics
- Turing Test
- Backward Chaining
- Expert System
Source: Denoising Autoencoder (DAE) là gì? Technology Dictionary - Filegi - Techtopedia - Techterm