基于噪声学习的去噪自编码器
机器学习
2022-01-24 v2 人工智能
信号处理
摘要
本文介绍了一种改进去噪自编码器(DAE)结构的新去噪器,即基于噪声学习的DAE(nlDAE)。所提nlDAE学习输入数据的噪声,然后通过从含噪输入中减去重建的噪声来实现去噪。因此,当噪声比原始数据更易重建时,nlDAE比DAE更有效。为验证nlDAE的性能,我们提供了三个案例研究:信号恢复、符号解调和精确定位。数值结果表明,与DAE相比,nlDAE需要更小的潜空间维度和更小的训练数据集。
引用
@article{arxiv.2101.07937,
title = {Noise Learning Based Denoising Autoencoder},
author = {Woong-Hee Lee and Mustafa Ozger and Ursula Challita and Ki Won Sung},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.07937},
year = {2022}
}