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
七夜zippoe12 小时前
轻量模型微调:LoRA、QLoRA实战对比与工程实践指南
人工智能·深度学习·算法·lora·qlora·量化训练
LaughingZhu13 小时前
Product Hunt 每日热榜 | 2025-12-04
人工智能·经验分享·深度学习·神经网络·产品运营
子午13 小时前
【植物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
人工智能·python·深度学习
sensen_kiss13 小时前
INT301 Bio-computation 生物计算(神经网络)Pt.10 联想存储器与HOPFIELD网络
人工智能·深度学习·神经网络
All The Way North-13 小时前
PyTorch 二分类损失函数详解:BCELoss vs BCEWithLogitsLoss 最佳实践指南
人工智能·pytorch·深度学习·机器学习·二分类损失函数
严文文-Chris13 小时前
神经网络的前向传播、反向传播、优化器分别是什么?有什么关系?
人工智能·深度学习·神经网络
梯度下降不了班1 天前
【mmodel/xDit】Cross-Attention 深度解析:文生图/文生视频的核心桥梁
人工智能·深度学习·ai作画·stable diffusion·音视频·transformer
齐齐大魔王1 天前
深度学习(三)
人工智能·深度学习
ziwu1 天前
【鱼类识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
人工智能·深度学习·图像识别
ziwu1 天前
【植物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
人工智能·深度学习·图像识别