@prefix ltk: <http://data.loterre.fr/ark:/67375/LTK> .
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  skos:broader ltk:-VLKCTXNQ-J ;
  dc:bibliographicCitation "• Vincent, P., Larochelle, H., Bengio, Y., & Manzagol, P.-A. (2008). Extracting and composing robust features with denoising autoencoders. Proceedings of the 25th International Conference on Machine Learning - ICML ’08, 1096‑1103.  <a href=\"https://doi.org/10.1145/1390156.1390294\">https://doi.org/10.1145/1390156.1390294</a>", "• Bank, D., Koenigstein, N., & Giryes, R. (2021). Autoencoders (arXiv:2003.05991). arXiv.  <a href=\"https://doi.org/10.48550/arXiv.2003.05991\">https://doi.org/10.48550/arXiv.2003.05991</a>" ;
  a skos:Concept ;
  skos:prefLabel "autoencodeur débruiteur"@fr, "denoising autoencoder"@en ;
  skos:inScheme ltk: ;
  skos:definition "« Les autoencodeurs debruiteurs peuvent être considérés soit comme une option de régularisation, soit comme des autoencodeurs robustes qui peuvent être utilisés pour la correction des erreurs. Dans ces architectures, l'entrée est perturbée par un certain bruit (par exemple, un bruit blanc gaussien additif ou par dropout) et l'autoencodeur est censé reconstruire la version propre de l'entrée » (Bank et al., 2021)."@fr, "\"Denoising autoencoders can be viewed either as a regularization option, or as robust autoencoders which can be used for error correction. In these architectures, the input is disrupted by some noise (e.g., additive white Gaussian noise or erasures using Dropout) and the autoencoder is expected to reconstruct the clean version of the input\" (Bank et al., 2021)."@en ;
  skos:altLabel "DAE"@en, "DAE"@fr .

ltk: a skos:ConceptScheme .
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  skos:prefLabel "autoencoder"@en, "autoencodeur"@fr ;
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  skos:prefLabel "XLM"@fr, "XLM"@en ;
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ltk:-KDTS43CC-T
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