Из книги углубленного изучения:
В отличие от обычных сетей с прямой связью, автоэнкодеры могут также обучаться с использованием рециркуляции (Hinton and McClelland, 1988), алгоритма обучения, основанного на сравнении активаций сети наисходный ввод для активаций на восстановленном входе.
Я хочу попробовать и реализовать его, но не понимаю, какие шаги выполняются.Для обучения с использованием рециркуляции я должен пройти входной и восстановленный выходной сигнал и минимизировать разницу в активации каждого слоя?Или есть метрика, которую я должен попытаться минимизировать?