降噪自编码器(Denoising Autoencoder)

降噪自编码器的基本原理如下:

  1. 给输入数据加上噪声。
  2. 用编码器将含有噪声的输入数据压缩成低维表示。
  3. 用解码器将低维表示恢复成原始数据。
  4. 训练网络使得解码器的输出尽可能接近原始数据,同 时编码器学会从噪声中学习特征。

降噪自编码器的目的是学习如何从受损的输入数据中恢复出干净的输出数据。

  1. 图像去噪。降噪自编码器可以用于去除图像中的高斯噪声或者均匀噪声。
  2. 数据预处理。在某些机器学习任务中,由于噪声或者缺失数据的存在,需要在输入数据上进行预处理,这时,可以使用降噪自编码器来提取干净的特征表征。
  3. 可视化特征表征。降噪自编码器可以学习无噪声输入数据的低维表示,这些低维表征可以用于图像生成、数据分类等任务。

原文参考https://www.python100.com/html/98VA526PT8WW.html

相关推荐
jay神1 小时前
基于YOLOv8的木材表面缺陷检测系统
人工智能·深度学习·yolo·计算机视觉·毕业设计
songyuc1 小时前
【Llava】load_pretrained_model() 说明
人工智能·深度学习
名为沙丁鱼的猫7292 小时前
【MCP 协议层(Protocol layer)详解】:深入分析MCP Python SDK中协议层的实现机制
人工智能·深度学习·神经网络·机器学习·自然语言处理·nlp
小Tomkk3 小时前
PyTorch +YOLO + Label Studio + 图像识别 深度学习项目实战 (二)
pytorch·深度学习·yolo
龙腾亚太3 小时前
航空零部件加工变形难题破解:数字孪生 + 深度学习的精度控制实战
人工智能·深度学习·数字孪生·ai工程师·ai证书·转型ai
Coding茶水间3 小时前
基于深度学习的输电电力设备检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)
开发语言·人工智能·深度学习·yolo·目标检测·机器学习
是Dream呀3 小时前
基于深度学习的人类活动识别模型研究:HAR-DeepConvLG的设计与应用
人工智能·深度学习
副露のmagic4 小时前
草履虫级 Transformer code by hand
深度学习·bert·transformer
是小蟹呀^5 小时前
ResNet网络结构(ResNet18)
深度学习
沃达德软件5 小时前
图像处理与复原技术
图像处理·人工智能·深度学习·神经网络·目标检测·计算机视觉·目标跟踪