A New Framework to Train Autoencoders Through Non-Smooth Regularization

Deep structures consisting of many layers of nonlinearities have a high potential of expressing complex relations if properly initialized. Autoencoders play a complementary role in training a deep structure by initializing each layer in a greedy unsupervised manner. Due to the high capacity presente...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	IEEE transactions on signal processing Jg. 67; H. 7; S. 1860 - 1874
Hauptverfasser:	Amini, Sajjad, Ghaemmaghami, Shahrokh
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	IEEE 01.04.2019
Schlagworte:	Autoencoder Convergence Decoding Encoding Feature extraction gradient descent Neural networks proximal operator regularizer Signal processing algorithms Training
ISSN:	1053-587X, 1941-0476
Online-Zugang:	Volltext
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