Oförutsedd inlärning är av växande intresse eftersom den frigör den potential som finns i stora mängder omärkta data för att lära sig användbara representationer för inferens. Autoencoders, en form av generativ modell, kan tränas genom att lära sig att rekonstruera omärkta ingångsdata från ett latent representationsutrymme. Mer robusta representationer kan produceras av en autoencoder om det lär sig att återvinna rena inmatningsprover från skadade. Representationer kan förbättras ytterligare genom att införa legalisering under träningen för att forma fördelningen av kodade data i det latenta utrymmet. Vi föreslår att denoiserande adversarial autoencoders (AAEs), som kombinerar denoisering och legalisering, formar fördelningen av latent utrymme med hjälp av kontraarial träning. Vi introducerar en ny analys som visar hur denoisering kan införlivas i utbildning och provtagning av AAE. Experiment utförs för att bedöma de bidrag som denoiseringen ger till inlärningen av representationer för klassificering och urvalssyntes. Våra resultat tyder på att autoencoders tränas med hjälp av ett denoiseringskriterium uppnå högre klassificeringsprestanda och kan syntetisera prover som är mer överensstämmande med indata än de utbildade utan en korruptionsprocess. Index Terms-Image analys, mönsterigenkänning, halvövervakad inlärning, oövervakat lärande.
REF tar ytterligare ett steg genom att använda kontradiktorisk träning för att forma den latenta formen förutom att lära sig att producera denoiserade utgångar.
Denoising Adversarial Autoencoders
{'venue': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}