Results given in Table 2 compares t

Results given in Table 2 compares the performance of stacked CAEs on the benchmark problems of Larochelle et al. (2007) to the three-layer models reported in Vincent et al. (2010). Stacking a second layer CAE on top of a first layer appears to significantly improves performance, thus demonstrating their usefulness for building deep networks. Moreover on the majority of datasets, 2-layer CAE beat the state-ofthe-art 3-layer model.

Kết quả (Việt) 1:

Kết quả cho trong bảng 2 so sánh hiệu suất của CAEs xếp chồng lên nhau trên các vấn đề tiêu chuẩn của Larochelle et al. (2007) cho các mô hình ba lớp báo cáo trong Vincent et al. (2010). Xếp một lớp thứ hai CAE trên đầu trang của một lớp đầu tiên xuất hiện để cải thiện hiệu suất đáng kể, do đó chứng minh tính hữu dụng của họ cho việc xây dựng mạng lưới sâu. Hơn nữa, trên phần lớn các datasets, 2 lớp CAE đánh bại nhà nước-of-nghệ thuật 3 lớp mô hình.

Kết quả (Việt) 2:

Kết quả được đưa ra trong Bảng 2 so sánh hiệu suất của CAES xếp chồng lên nhau trên các vấn đề chuẩn của Larochelle et al. (2007) với các mô hình ba lớp báo cáo trong Vincent et al. (2010). Xếp thành một lớp thứ hai CAE trên đầu trang của một lớp đầu tiên xuất hiện để cải thiện đáng kể hiệu suất, do đó chứng minh tính hữu dụng của họ để xây dựng mạng lưới sâu. Hơn nữa trên phần lớn các bộ dữ liệu, 2 lớp CAE đánh bại các nhà ofthe-nghệ thuật mô hình 3 lớp.

Kết quả (Việt) 3:

Kết quả bảng 2 đưa ra so sánh với các màn biểu diễn của CAES tham khảo LaRochelle et al.(2007) ở Vincent et al thông qua mô hình ba lớp.(2010).Xếp thứ hai tầng lớp đầu tiên xuất hiện trên CAE notable nâng cao hiệu suất, để chứng minh mình đang xây dựng mạng lưới sâu.Ngoài ra, trong hầu hết các tập hợp dữ liệu, 2 CAE đánh bại. Tình trạng mô hình nghệ thuật ba tầng.