Giriş
Otomatik kodlayıcılar, verilere gürültü eklendiğinde prediksiyon üzerinde etkili bir rol oynar.
Belirli bir yapıya sahip olmayan modeller, gürültü temizleme görevine daha fazla odaklanabilir.
Araştırma Yöntemi
Denoising autoencoder (DAE) ve convolutional denoising autoencoder (CDAE) kullanıldı.
Gaussian, Salt and Pepper ve Poisson türlerinden oluşan gürültüler eklendi.
Deneysel Sonuçlar
DAE ile elde edilen MSE değerleri: 0.12, 0.09, 0.47.
CDAE ile elde edilen MSE değerleri: 0.13, 0.10, 0.9.
Sonuçlar, modelin yapısına yeterince odaklanılmamasının gürültü temizleme görevine yardımcı olabileceğini göstermektedir.
Konferans Bilgileri
Konferans tarihi: 26-27 Mart 2020.
Etkinlik yeri: Karachi, Pakistan.
Yeni bilgiler IEEE Xplore'a 30 Nisan 2020'de eklendi.
Install Browsy