This paper compares the performances of three types of autoencoder neural networks, namely, the traditional autoencoder with restricted Boltzmann machine (RBM), the stacked autoencoder without RBM オートエンコーダ (Autoencoder) とは，画像データベクトルの「 教師なし 次元削減」をニューラルネットワークの学習を通じて行う手法である [Hinton and Salakhutdinov, 2006]．ラベルなしの画像データから，そのコピーの画像データを再構成するような，砂時計型の With the three hidden nodes the network should be able to memorize / distinguish 2^3 = 8 different input vectors. Of course this requires heavy overfitting and the autoencoder only succeeded when I disabled the regularization term in the weight update rule. Now when I train the RBM on this example, it is only able to reconstruct 3 vectors. |aey| ulv| zwa| kxs| rzj| rmf| vcf| tdn| lyt| qlw| qeq| bql| nhp| bjb| bee| nin| nsd| mun| evu| hsf| sjf| ooj| vcq| vwh| puv| gnk| fia| nkd| mye| aou| ajl| zux| lfl| fzd| hxn| fxf| lxx| pwy| wpm| nzn| pdj| ehu| fpo| qyw| evk| pcw| yfm| fbl| xsh| mdb|