监督学习与无监督学习:深度学习解析及去噪自编码器
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更新于2024-08-03
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"assignment16 51215901019梁天一1"
本文主要讨论了机器学习的基础概念,特别是有监督学习和无监督学习的区别,以及深度学习的相关知识,包括损失函数、过拟合和欠拟合的定义,深度学习的基本步骤,以及图像去噪中的编码器技术。同时,还提到了一些拓展性的网络模型和去噪新方法。
一、机器学习基础
有监督学习是基于已有的输入-输出数据对(x和y)来训练模型,目标是使预测输出y_hat尽可能接近真实值y。这种学习方式常用于分类和回归问题。
无监督学习则不同,它处理的数据没有预知的输出标签。算法需要自己发现数据中的结构和模式,如聚类(Clustering)是无监督学习的一个典型应用。
二、损失函数
损失函数是评估模型预测效果好坏的标准,它衡量模型预测与真实结果之间的差距。在训练神经网络时,我们会优化损失函数以提高模型的性能。
三、模型拟合问题
过拟合是指模型在训练数据上表现优异,但在未见过的数据上表现糟糕,这通常是因为模型过于复杂,过度学习了训练数据的噪声。欠拟合则是模型无法捕捉到数据的复杂性,导致训练数据和未知数据上的表现都不理想。
四、深度学习步骤
1. 定义一组函数:构建神经网络结构,定义模型的前向传播过程。
2. 模型和数据拟合:通过反向传播和优化算法(如梯度下降)调整模型参数,使其尽可能地拟合数据。
3. 选择最优函数:在验证集上比较不同模型或超参数设置,选择性能最佳的模型。
五、图像去噪编码器
去噪自编码器(Denoising AutoEncoder, DAE)是用于图像去噪的一种特殊自编码器,它通过在输入中引入随机噪声,训练模型学习恢复原始无噪声输入的能力。合同自编码器(Contractive AutoEncoder)则通过正则化手段增强模型的鲁棒性。
六、拓展作业
1. 常见网络模型如VGG(Visual Geometry Group)网络,以其深度和重复的卷积层结构著称,用于图像识别和分类。
2. 文献“Restormer: Efficient Transformer for High-Resolution Image Restoration”探讨了如何利用Transformer架构进行高分辨率图像修复,展示了Transformer在图像处理领域的潜力,尤其是在CNN的基础上提升性能。
本资源涵盖了机器学习的基础概念,深度学习的核心要素,以及图像处理领域的最新进展。无论是对于初学者还是深入研究者,这些都是理解现代AI技术不可或缺的知识点。
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2022-08-08 上传
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申增浩
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