ノイズ除去オートエンコーダー

ノイズ リダクション オートエンコーダの基本原理は次のとおりです。

1. 入力データにノイズを付加します。
2. エンコーダーを使用して、ノイズの多い入力データを低次元表現に圧縮します。
3. デコーダは、低次元表現を元のデータに復元するために使用されます。
4. ネットワークは、デコーダーの出力が元のデータにできる限り近づくようにトレーニングされ、一方、エンコーダーはノイズから特徴を学習するように学習されます。

ノイズ除去オートエンコーダーの目的は、破損した入力データからクリーンな出力データを回復する方法を学習することです。

1. 画像のノイズ除去。ノイズ除去オートエンコーダを使用すると、画像からガウス ノイズまたは均一ノイズを除去できます。
2. データの前処理。一部の機械学習タスクでは、ノイズや欠落データが存在するため、入力データを前処理する必要がありますが、このとき、ノイズ除去オートエンコーダーを使用して、クリーンな特徴表現を抽出できます。
3. 視覚的な特徴表現。ノイズ除去オートエンコーダーは、ノイズのない入力データの低次元表現を学習でき、これらの低次元表現は画像生成やデータ分類などのタスクに使用できます。

元の参考文献 https://www.python100.com/html/98VA526PT8WW.html