Denoise Autoencoder简单理解
自编码器通过学习隐含特征来表达原始数据,那什么是denoise autoencoder呢?
关于Autoencoder参考:http://blog.csdn.net/on2way/article/details/5009508
http://blog.csdn.net/on2way/article/details/50390595
参考:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3261247.html
当采用无监督的方法分层训练网络时,为了增强鲁棒性,可以在输入层加入随机噪声,用被破坏的数据重构出原始数据。引入随机噪声的方式,就是
使某些输入随机的置为0,这就非常类似于droupout。不同之处在于:Dropout在分层预训练权值的过程中是不参与的,只是后面的微调部分引入;而Denoise Autoencoder是在每层预训练的过程中作为输入层被引入,在进行微调时不参与。
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