Denoising Autoencoder (DAE): Pengertian, Arti, dan Pembahasannya!

1 min read

Gambar Kamus Akronim Istilah Jargon Dan Terminologi Teknologi Emerging Technology Atau Baru Muncul

Berikut ini adalah postingan artikel kategori Emerging Technology yang membahas tentang penjelasan pengertian, definisi, dan arti dari istilah kata denoising autoencoder (dae) berdasarkan rangkuman dari berbagai jenis macam sumber (referensi) relevan, terkait, serta terpercaya.

Pengertian Denoising Autoencoder (DAE)

Apa itu sebetulnya yang dimaksud dengan denoising autoencoder (dae) ini?

Autoencoder denoising adalah jenis autoencoder tertentu, yang umumnya digolongkan sebagai jenis jaringan saraf dalam.

Autoencoder denoising dilatih untuk menggunakan lapisan tersembunyi untuk merekonstruksi model tertentu berdasarkan inputnya.

Pembahasan dari Apa itu Pengertian, Arti, dan Istilah Teknis Kata Denoising Autoencoder (DAE)

Ilustrasi Gambar Pembahasan Apa Pengertian Arti Dan Definisi Istilah Akronim Jargon Kata Teknis Atau Terminologi Denoising Autoencoder (DAE)
Ilustrasi Gambar Pembahasan Apa Itu Pengertian Arti Dan Definisi Istilah Akronim Jargon Kata Teknis Atau Terminologi Denoising Autoencoder (DAE)

Baik, agar kita dapat lebih mendalami arti penjelasan serta maksud dari acronym atau kata tersebut di atas, pastinya kita juga perlu memahami lebih dalam tentang pembahasan mengenai apa itu pengertian, arti, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi denoising autoencoder (dae).

Secara umum, autoencoders bekerja dengan premis merekonstruksi input mereka.

Autoencoder umumnya adalah program pembelajaran mesin yang tidak diawasi yang memperoleh hasil dari data yang tidak terstruktur.

Untuk mencapai keseimbangan ini mencocokkan output target dengan input, Denoising Autoencoders mencapai tujuan ini dengan cara tertentu – program mengambil versi yang rusak dari beberapa model, dan mencoba merekonstruksi model bersih melalui penggunaan teknik denoising.

Insinyur dapat menerapkan kebisingan dalam jumlah tertentu sebagai persentase dari model dan mencoba memaksa lapisan tersembunyi untuk bekerja dari versi yang rusak untuk menghasilkan versi yang bersih.

Denoising Autoencoders juga dapat ditumpuk satu sama lain untuk memberikan pembelajaran berulang menuju tujuan utama ini.

Seperti yang sudah kita lihat di atas, istilah ini merupakan salah satu dari kumpulan kamus, akronim, istilah, jargon, atau terminologi dalam bidang teknologi yang diawali dengan abjad atau awalan D, serta merupakan terms yang terkait dengan Emerging Technology.

Arti Denoising Autoencoder (DAE) dalam Kamus Terjemahan Bahasa Indonesia dan Inggris

Selain membahas tentang pengertian dan pembahasan definisinya, untuk lebih memperdalamnya, di sini kita juga perlu mengetahui apa arti kata denoising autoencoder (dae) dalam kamus terjemahan bahasa Indonesia dan Inggris.

Untuk lebih mudah dalam memahaminya, di artikel ini Kami akan menguraikannya berupa tabel terjemahan bahasa Indonesia dan Inggris sebagai berikut.

Tipe Bahasa Indonesia Bahasa Inggris
Terminologi denoising autoencoder (dae) denoising autoencoder (dae)
Kategori teknologi yang muncul emerging technology

Penutup

Baiklah, di atas adalah pembahasan dan penjelasan tentang apa itu arti dari denoising autoencoder (dae).

Semoga postingan artikel yang sudah Kami bagikan ini dapat bermanfaat serta dapat menambah wawasan kita semua.

Lihat juga pembahasan mengenai apa itu pengertian, arti, dan akronim, istilah, jargon, atau terminologi artikel lainnya yang berhubungan dengan bidang Teknologi yang ada di laman blog UrlWebsite Kami.

Sumber (Referensi)

Artikel ini dibuat berdasar dari simpulan arti definisi dari berbagai referensi relevan yang berotoritas seperti Wikipedia, Webopedia Technology Dictionary dan beberapa sumber lainnya seperti Technopedia dan Techterms. Kata Denoising Autoencoder (DAE) ini merupakan salah satu dari kumpulan terminologi “Emerging Technology” dalam bidang teknologi yang dimulai dengan abjad atau awalan D. Artikel ini di-update pada bulan Dec tahun 2024.

UrlWebsite Blog: Membahas Teknologi Lebih Lanjut!