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denoising autoencoder
时间：
2015-05-13 21:11:23
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标签：
神经
网络
的挑战和关键技术：
1.神经网络结构决定（层，神经元，连接）
加入特定领域的知识（CNN 图片处理）
2.模型复杂度高
大的数据量；
regularization: dropout；
denoising
3.最优化困难
好的初始化以避免局部最优：
pre-training
4.计算复杂度高
好的硬件方案：mini-batch with GPU
pre-training
（对神经网络连接的初始权重进行训练）
好的权重的一个标准-
能保留原先的信息
AutoEncoder：
用途：1.
informative
representation
-保留原先数据的信息
2.
typical
representation-保留大部分数据的信息
density estimation
：如果x位于稠密区域，|g(x)-x|小
outlier detection
：异常値位于不稠密区，|g(x)-x|大
3.在pre-training中训练初始权重
进阶：
denoising autoencoder
（在输入中
加入人工noise
，使robust）
来自为知笔记(Wiz)
denoising autoencoder
标签：
原文地址：http://www.cnblogs.com/porco/p/4501354.html
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