基于深度学习的降噪算法都有哪些经典方法？

基于深度学习的降噪算法主要包括以下几种经典方法：

1. 自编码器（Autoencoder）：自编码器是一种无监督学习的神经网络模型，其主要目的是将输入数据进行压缩和重构。在降噪任务中，自编码器通过训练一组无噪声信号和带有噪声信号的对应数据，并利用无噪声信号作为输入，带有噪声信号作为输出来学习去噪。

2. 卷积自编码器（Convolutional Autoencoder）：卷积自编码器是自编码器的一种扩展，其主要用于图像处理任务。与自编码器类似，卷积自编码器也是通过训练一组无噪声图像和带有噪声图像的对应数据，并利用无噪声图像作为输入，带有噪声图像作为输出来学习去噪。

3. 去噪自编码器（Denoising Autoencoder）：去噪自编码器是自编码器的一种变体，其主要用于降噪任务。在训练过程中，去噪自编码器不仅需要学习如何对无噪声信号进行压缩和重构，还需要学习如何去除带有噪声的输入信号中的噪声。

4. 深度卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network，DCNN）：深度卷积神经网络是一种强大的图像处理技术，其主要通过多层卷积和池化层来提取图像特征，并利用这些特征对图像进行分类和识别。在降噪任务中，深度卷积神经网络可以通过训练一组无噪声图像和带有噪声图像的对应数据，并利用无噪声图像作为输入，带有噪声图像作为输出来学习去噪。

这些方法都是基于深度学习的降噪算法中的经典方法，具体应用时需要根据实际情况选择合适的算法。