Denoising Autoencoder

Denoising Autoencoder (DAE)

Türkçe: Gürültü Giderici Öz-Kodlayıcı

Ayrıntılı Tanım

Girdi verisine kasıtlı olarak gürültü (örneğin rastgele silinen pikseller veya Gaussian parazit) eklendiği halde, dekoderin verinin **orijinal gürültüsüz halini** yeniden üretmeye zorlandığı öz-kodlayıcı türüdür.

Ne İşe Yarar / Çözülen Problem

Modelin sadece girdiyi ezberlemesini (kimlik fonksiyonu öğrenmesini) engeller; verinin altında yatan sağlam ve gürültüye dayanıklı manifold yapısını öğrenmesini sağlar.

Nasıl Çalışır? (Teknik & Mekanizma)

\tilde{x} \sim q(\tilde{x}|x)

ile gürültülü veri oluşturulur. Ağ

\tilde{x}

'i kodlar ve dekoder

x

'i tahmin eder:

\mathcal{L} = \|x - \text{Decoder}(\text{Encoder}(\tilde{x}))\|^2

Örnek Senaryo & Pratik Uygulama

Eski, cızırtılı ve çizilmiş bir plağın sesini dinleyip, arka plandaki cızırtıları silerek sanatçının saf sesini pırıl pırıl yeniden inşa eden restorasyon yazılımı.

Benzer Terimlerden Farkı

Standart Autoencoder girdinin aynısını hedeflerken, DAE bozulmuş girdiden sağlam orijinali kurtarmayı hedefler. Modern difüzyon modellerinin ilham kaynağıdır.

İlişkili Terimler (2)

Masked Language Modeling

Maskeli Dil Modellemesi

Ait Olduğu Kategori

Derin Öğrenme Temelleri ve Temsil Öğrenmesi

Yapay sinir ağları, aktivasyon fonksiyonları, geri yayılım ve tensör temelleri.

Toplam Terim:52 Madde

Bu Kategorideki Tüm Terimleri Gör →

Önceki Terim (#115)Autoencoder

Sonraki Terim (#117)Variational Autoencoder (VAE)