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用自编码器进行图像去噪
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在深度学习中,自编码器是非常有用的一种无监督学习模型。自编码器由encoder和decoder组成,前者将原始表示编码成隐层表示,后者将隐层表示解码成原始表示,训练目标为最小化重构误差,而且一般而言,隐层的特征维度低于原始特征维度。 自编码器只是一种思想,在具体实现中,encoder和decoder可以由多种深度学习模型构成,例如全连接层、卷积层或LSTM等,以下使用Keras来实现用于图像去噪的卷积自编码器。 1 结果 先看一下最后的结果,使用的是手写数字MNIST数据集,上面一行是添加噪音的图像,下面一
张宏伦
2018-06-07
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