用于插值的自编码器
机器学习
2021-01-07 v2 机器学习
摘要
在物理科学中,传感器数据随时间采集以产生时间序列数据。然而,取决于真实世界条件与传感器的底层物理特性,数据可能含有噪声。此外,传感器采样时间的限制可能不允许在所有时间点收集数据,从而可能需要某种形式的插值。插值可能不够平滑,无法对数据去噪,且对含噪传感器数据求导可能效果很差,无法揭示任何高阶动力学。在本文中,我们提出使用自编码器(AutoEncoder)来执行插值,同时对其数据进行去噪。文中还提供了一个使用真实世界的简要示例。
引用
@article{arxiv.2101.00853,
title = {AutoEncoder for Interpolation},
author = {Rahul Bhadani},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.00853},
year = {2021}
}
备注
5 pages