摘要： 前言： 当采用无监督的方法分层预训练深度网络的权值时，为了学习到较鲁棒的特征，可以在网络的可视层（即数据的输入层）引入随机噪声，这种方法称为Denoise Autoencoder(简称dAE)，由Bengio在08年提出，见其文章Extracting and composing robust features with denoising autoencoders.使用dAE时，可以用被破坏的输入数据重构出原始的数据（指没被破坏的数据），所以它训练出来的特征会更鲁棒。本篇博文主要是根据Benigio的那篇文章简单介绍下dAE，然后通过2个简单的实验来说明实际编程中该怎样应用dAE。这2个... 阅读全文