Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Искаженные входные данные
Входные данные, намеренно ухудшенные добавлением шума или маскированием, используемые для улучшения способности к обобщению автоэнкодеров в реальных условиях.
Устойчивое обучение признакам
Процесс обучения стабильным и инвариантным признакам, устойчивым к вариациям и искажениям входных данных.
Маскирующий шум
Тип шума, при котором некоторые размерности входных данных случайным образом обнуляются, имитируя отсутствующие или неполные данные.
Гауссовский шум
Аддитивный шум, следующий нормальному распределению, обычно используемый для искажения входных данных в шумоподавляющих автоэнкодерах.
Избыточное представление
Латентное пространство размерности выше, чем исходное входное пространство, позволяющее захватывать более богатые и избыточные признаки.
Связанные веса
Совместное использование весов между слоями энкодера и декодера, симметрично транспонированных для обеспечения оптимальной реконструкции.
Распределение искаженных данных
Статистическое распределение данных после применения процесса искажения, используемое для обучения модели устойчивости к возмущениям.
Шумоподавление с Dropout
Применение dropout в качестве механизма добавления шума во время обучения, сочетающего регуляризацию и обучение шумоподавлению.
Инвариантное извлечение признаков
Извлечение характеристик, остающихся стабильными несмотря на преобразования и искажения, применяемые к входным данным.