Файл:Extracting and composing robust features with denoising autoencoders 592.pdf
Pascal Vincent vincentp@iro.umontreal.ca Hugo Larochelle larocheh@iro.umontreal.ca Yoshua Bengio bengioy@iro.umontreal.ca Pierre-Antoine Manzagol manzagop@iro.umontreal.ca Universit´e de Montr´eal, Dept. IRO, CP 6128, Succ. Centre-Ville, Montral, Qubec, H3C 3J7, Canada
Abstract
Previous work has shown that the difficulties in learning deep generative or discriminative models can be overcome by an initial unsupervised learning step that maps inputs to useful intermediate representations. We introduce and motivate a new training principle for unsupervised learning of a representation based on the idea of making the learned representations robust to partial corruption of the input pattern. This approach can be used to train autoencoders, and these denoising autoencoders can be stacked to initialize deep architectures. The algorithm can be motivated from a manifold learning and information theoretic perspective or from a generative model perspective. Comparative experiments clearly show the surprising advantage of corrupting the input of autoencoders on a pattern classification benchmark suite.
История файла
Нажмите на дату/время, чтобы просмотреть, как тогда выглядел файл.
Дата/время | Размеры | Участник | Примечание | |
---|---|---|---|---|
текущий | 17:51, 23 декабря 2016 | 0 × 0 (515 КБ) | Slikos (обсуждение | вклад) |
- Вы не можете перезаписать этот файл.
Использование файла
Следующая 1 страница ссылается на данный файл: