自編碼器通過學習隱含特徵來表達原始資料，那什麼是denoise autoencoder呢？
關於autoencoder參考：
參考：當採用無監督的方法分層訓練網路時，為了增強魯棒性，可以在輸入層加入隨機雜訊，用被破壞的資料重構出原始資料。引入隨機雜訊的方式，就是
使某些輸入隨機的置為0，這就
非常類似於
droupout。不同之處在於：dropout在分層預訓練權值的過程中是不參與的，只是後面的微調部分引入；而denoise autoencoder是在
每層預訓練的過程中作為輸入層被引入，在進行微調時不參與。
Denoise auto encoder的乙個理解
這幾天反覆的看denoise auto encoder的解釋，尤其是geometric interpretation。作者寫道，本來的資料假定是在乙個低緯度的流行結構上，加了噪音之後，這些噪音點就距離這個流行結構要有點遠，或者不在這個流行結構上了，那麼學習的過程就會去學習在這個本來的流行結構。個人認...
Spring Cloud Eureka簡單理解
eureka服務治理基礎架構包括三個核心要素。1 服務註冊中心 eureka分為客戶端和服務端，eureka服務端提供服務註冊與發現的功能。2 服務提供者 提供服務的應用，spring boot應用或者遵循eureka通訊機制的應用。將應用自己註冊到eureka註冊中心，以供其它應用的發現。3 服務...
Java Method的invoke簡單理解
首先method類代表乙個方法，所以invoke 呼叫 就是呼叫method類代表的方法。它可以讓你實現動態呼叫，例如你可以動態的傳人引數。下面是乙個簡單的例子。public class methodtest class clazz test.class trycatch nosuchmethode...