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深度學習是機器學習領域中的一個新興學科，它的目標是研究出一種可以發現數據內在特征的算法，通過組合數據的低層特征形成更加抽象的高層表示或屬性。目前，大多數機器學習算法的性能嚴重依賴于其所選樣本的特征，基于自動編碼器的深度神經網絡可以有效的用于數據特征提取。自動編碼是一種無監督學習算法，稀疏自動編碼器、降噪自動編碼器、收縮自動編碼器是在原始的自動編碼器的基礎上衍生出的基于正則化約束的優化算法。
針對現有算法存在的分類精度不高、魯棒性較差等不足，本文建立了一種基于全噪聲自動編碼器的深度神經網絡。在自動編碼器的數據輸入層和中間層加入一定比例的隨機噪聲，以重構輸入數據，最小化重構誤差為訓練目標。使用無監督的逐層貪婪預訓練算法將這種全噪聲自動編碼器堆疊訓練成深度神經網絡，避免了局部極值與梯度彌散問題。通過實驗分析了不同類型中間層噪聲對網絡性能的影響，實驗結果表明，基于全噪聲自動編碼器的深度神經網絡在給定分類任務上的分類精度都有明顯改進。
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