Fugu-MT 論文翻訳(概要): Training Stacked Denoising Autoencoders for Representation Learning

論文の概要: Training Stacked Denoising Autoencoders for Representation Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.08012v1
Date: Tue, 16 Feb 2021 08:18:22 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-17 15:18:34.639946
Title: Training Stacked Denoising Autoencoders for Representation Learning
Title（参考訳）: 表現学習のための積層型デノイングオートエンコーダの訓練
Authors: Jason Liang, Keith Kelly
Abstract要約: 高次元データの強力な表現を学習できるニューラルネットワークのクラスであるstacked autoencoderを実装した。本稿では,自動エンコーダの教師なし学習のための勾配降下と,勾配情報を利用した新しい遺伝的アルゴリズムに基づくアプローチについて述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We implement stacked denoising autoencoders, a class of neural networks that are capable of learning powerful representations of high dimensional data. We describe stochastic gradient descent for unsupervised training of autoencoders, as well as a novel genetic algorithm based approach that makes use of gradient information. We analyze the performance of both optimization algorithms and also the representation learning ability of the autoencoder when it is trained on standard image classification datasets.
Abstract（参考訳）: 高次元データの強力な表現を学習できるニューラルネットワークのクラスである自動エンコーダのスタック化処理を実装します。自動エンコーダの教師なしトレーニングのための確率勾配降下法と、勾配情報を利用した遺伝的アルゴリズムに基づく新しいアプローチについて述べる。標準画像分類データセットでトレーニングされたときの最適化アルゴリズムとオートエンコーダの表現学習能力の両方のパフォーマンスを分析します。

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