論文の概要: Noise Learning Based Denoising Autoencoder
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.07937v1
- Date: Wed, 20 Jan 2021 02:45:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-03-22 09:25:44.488287
- Title: Noise Learning Based Denoising Autoencoder
- Title（参考訳）: 雑音学習に基づくDenoising Autoencoder
- Authors: Woong-Hee Lee, Mustafa Ozger, Ursula Challita, and Ki Won Sung
- Abstract要約: 提案したnlDAEは、元のデータではなくノイズを学習する。
nlDAEは、ノイズが元のデータよりも再生しやすい場合にDAEよりも効果的です。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.926243508624227
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This letter introduces a new denoiser that modifies the structure of
denoising autoencoder (DAE), namely noise learning based DAE (nlDAE). The
proposed nlDAE learns the noise instead of the original data. Then, the
denoising is performed by subtracting the regenerated noise from the noisy
input. Hence, nlDAE is more effective than DAE when the noise is simpler to
regenerate than the original data. To validate the performance of nlDAE, we
provide two case studies: symbol demodulation and precise localization.
Numerical results suggest that nlDAE requires smaller latent space dimension
and less training dataset compared to DAE.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,ノイズ学習に基づくDAE(nlDAE)という,DAE(Denoising Autoencoder)の構造を改良した新しいデノイザを紹介する。
提案したnlDAEは、元のデータではなくノイズを学習する。
そして、ノイズ入力から再生ノイズを減算して減音を行う。
したがって、nlDAEは、ノイズが元のデータよりも簡単に再生できる場合、DAEよりも効果的である。
nlDAEの性能を検証するために,シンボルの復調と正確な位置推定の2つのケーススタディを提案する。
数値的な結果から,nlDAE は DAE と比較して遅延空間次元が小さく,トレーニングデータセットが小さいことが示唆された。
- 全文 参考訳へのリンク
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