基于自编码与GAN的数字图像修复算法研究
这是一篇关于自编码,生成对抗网络,注意力机制,马尔可夫判别器,结构辅助分支,图像修复的论文, 主要内容为数字图像修复技术是指利用数字图像中已知区域的信息,自动地修复图像中缺损区域的内容。基于深度学习的数字图像修复算法因其强大的数据拟合能力,以及取得的显著阶段性成果,在图像修复领域占据主导地位。但是当图像纹理与结构相对复杂,且缺损区域较大时,现有的基于深度学习的图像修复往往存在缺乏细致纹理、局部结构扭曲或纹理与结构不一致等问题,修复效果不够理想。针对以上问题,本文以生成对抗网络为主干网络,通过融入U-net网络、注意力机制和结构辅助分支等策略对网络进行改进,有效的提升了图像修复质量。本文的主要工作如下:1.提出了一种后置位注意力数字图像修复算法。该算法的网络主体选用生成对抗网络,融入U-net网络作为生成器,利用跳跃连接为解码特征图补充纹理之类的低级图像特征。通过将普通卷积替换为部分卷积,提升了网络修复不规则缺损图像的性能。添加一个后置位注意力模块,从距缺损区域较远的已知区域提取相关特征,增强了图像局部特征与整体图像的一致性,使修复后的图像具有更加细致的纹理。采用马尔可夫判别器,通过对生成图像进行分块评估,实现了比传统全局判别器更为合理的损失表示,使图像修复质量进一步提高。2.提出了一种具有结构辅助分支的数字图像修复算法。在后置位注意力数字图像修复算法的基础上,利用图像边缘图结构信息,增加结构辅助分支,构建一种双分支网络。添加一个具有信息选择功能的特征融合模块,整合结构特征图与纹理特征图,使来自两个分支的特征信息相互补充,增强了修复图像结构和纹理的一致性。在后置位注意力模块中引入一个可学习的参数,以此提升该模块提取远距离特征信息的能力。同时,在原有马尔可夫判别器基础上新增一个结构马尔可夫判别器,两个马尔可夫判别器共同与生成器进行博弈,迫使生成器生成更加真实的修复图像。
基于自编码与GAN的数字图像修复算法研究
这是一篇关于自编码,生成对抗网络,注意力机制,马尔可夫判别器,结构辅助分支,图像修复的论文, 主要内容为数字图像修复技术是指利用数字图像中已知区域的信息,自动地修复图像中缺损区域的内容。基于深度学习的数字图像修复算法因其强大的数据拟合能力,以及取得的显著阶段性成果,在图像修复领域占据主导地位。但是当图像纹理与结构相对复杂,且缺损区域较大时,现有的基于深度学习的图像修复往往存在缺乏细致纹理、局部结构扭曲或纹理与结构不一致等问题,修复效果不够理想。针对以上问题,本文以生成对抗网络为主干网络,通过融入U-net网络、注意力机制和结构辅助分支等策略对网络进行改进,有效的提升了图像修复质量。本文的主要工作如下:1.提出了一种后置位注意力数字图像修复算法。该算法的网络主体选用生成对抗网络,融入U-net网络作为生成器,利用跳跃连接为解码特征图补充纹理之类的低级图像特征。通过将普通卷积替换为部分卷积,提升了网络修复不规则缺损图像的性能。添加一个后置位注意力模块,从距缺损区域较远的已知区域提取相关特征,增强了图像局部特征与整体图像的一致性,使修复后的图像具有更加细致的纹理。采用马尔可夫判别器,通过对生成图像进行分块评估,实现了比传统全局判别器更为合理的损失表示,使图像修复质量进一步提高。2.提出了一种具有结构辅助分支的数字图像修复算法。在后置位注意力数字图像修复算法的基础上,利用图像边缘图结构信息,增加结构辅助分支,构建一种双分支网络。添加一个具有信息选择功能的特征融合模块,整合结构特征图与纹理特征图,使来自两个分支的特征信息相互补充,增强了修复图像结构和纹理的一致性。在后置位注意力模块中引入一个可学习的参数,以此提升该模块提取远距离特征信息的能力。同时,在原有马尔可夫判别器基础上新增一个结构马尔可夫判别器,两个马尔可夫判别器共同与生成器进行博弈,迫使生成器生成更加真实的修复图像。
基于深度学习的推荐系统算法的研究
这是一篇关于推荐系统,深度学习,自编码,长短时记忆神经网络,深度宽度结合神经网络的论文, 主要内容为随着信息技术的迅猛发展,信息的增长速度越来越快,为了解决信息过载的问题,推荐系统可以帮助人们在海量的信息中快速准确的找到其感兴趣的信息,因此对于推荐系统算法的研究,有着非常重要的实用意义。近年来基于神经网络的深度学习技术取得了重大的突破,在机器视觉识别,人机对弈,自然语言识别等方面都得到了很好的应用,与传统的机器学习算法相比,能取得更优异的性能。同样,在推荐系统的研究领域,人们也开始广泛的采用深度学习来进行研究,并获得了很多的研究成果,相比传统的推荐系统算法,例如协同过滤算法,基于内容的推荐算法等,深度学习算法能取得更好的效果和有着更广泛的适用场景。本论文首先回顾了近年来深度学习在推荐系统领域的研究成果,对其中几种有代表性的深度学习模型,例如自编码神经网络,长短时记忆神经网络,深度宽度结合模型神经网络等进行了较为深入的分析,探讨了不同的深度学习模型的原理。本论文还将深度学习模型应用在实际的推荐系统问题中,以Movielens数据集作为例子,探讨了如何用不同的深度学习模型来对用户所评分过的电影数据进行建模,从而推荐用户感兴趣的电影。最后本论文基于实际的深度学习模型的应用效果,进行对比分析,总结不同的模型的适用场景,对推荐系统的实际应用给出相关的建议。本论文的主要贡献在于,为深度学习模型应用于推荐系统领域的实际问题给出了具体的实现方案,为推荐系统的开发提供了较好的参考价值。
深度学习端到端无线信道建模及传输技术研究
这是一篇关于端到端无线传输,信道建模,生成对抗网络,残差神经网络,自编码的论文, 主要内容为端到端无线传输系统通过深度学习技术,将传统通信传输系统中的多个模块整合为统一模型。相较于传统无线传输系统,端到端无线传输系统具有更高的灵活性和可扩展性,更适应复杂无线信道环境。但在小样本场景下,现有端到端无线传输方案普遍存在误块率(BLER)较高及传输序列长度受限等问题。这主要归因于信道状态信息(CSI)的未知性以及长序列训练可能引发的维数灾难。针对上述问题,本文基于深度学习原理,研究了端到端无线传输信道建模理论和传输系统设计技术。全文内容及贡献如下:1.针对端到端无线传输中CSI随时间和位置变化,且在设计收发机时难以获得等问题,提出了小样本自适应生成对抗网络(GAN)信道建模方案。通过引入条件信息约束,提高生成样本质量,并设计了重构函数构建输入样本,以消除维数灾难。同时,在网络结构中引入变分采样层,以增强生成器捕捉目标信道特征的能力。此外,采用训练得到的判别器,代替手动计算归一化均方误差(NMSE),以评估样本质量。该方案利用尚未充分挖掘的时域信号统计依赖特征为条件信息,显著提高了生成样本的质量。仿真表明:在小样本环境下,所提方案能自动学习目标信道的星座映射,并较好地拟合真实信道样本的概率密度函数。2.针对传统GAN模型在训练中存在的不稳定、模式易崩塌及生成样本属性难以控制等问题,提出了增强条件生成对抗网络(ECGAN)模型和隐空间采样优化策略。首先,根据信道样本的先验信息,优化采样噪声的方差与期望,实现与真实样本具有更高互信息量的输入源。其次,采用推土距离代替传统的交叉熵散度,并为判别器网络添加梯度惩罚项,构建具有平缓梯度信息的优化损失函数,使其更有效地适应信道样本的非线性特征和多模态分布。这些优化措施有助于生成器更准确地捕捉信道中复杂的依赖关系和相互作用。仿真表明:相较于卷积GAN模型,所提ECGAN模型在模拟复杂无线信道分布方面表现更为优异。在加性高斯白噪声信道和瑞利信道10d B信噪比(SNR)下的NMSE性能,分别提高了45%和53%。3.针对端到端无线传输中梯度反向传播受阻、输入块长度受限导致的BLER高及全局最优难以实现等问题,利用所提ECGAN模型和残差神经网络(Res Net),提出了深度学习端到端无线传输方案。首先,通过ECGAN模拟信道效应,实现梯度反向传播,提升了端到端系统学习能力。其次,采用Res Net解决长序列训练中的梯度消失问题,并依据不同输入输出维度,设计相应卷积块与恒等块网络,从而提高长序列系统的BLER性能。最后,通过分析解码器各卷积核大小的判决准确率和训练时间,实现超参数优化,降低由高网络层数带来的参数不确定影响。该系统具备更强的处理长序列数据能力,可在复杂信道环境下保持高性能。仿真表明:在BLER为10-3突发噪声信道下,相较于卷积神经网络自动编码器及传统调制系统,所需SNR分别降低了6.7d B和3.5d B。综上所述,所提ECGAN自适应无线信道建模方案,在确保准确性的同时,实现了适应性更强的数据驱动信道建模。这有助于更好地应对复杂无线通信场景和信道条件。所提深度学习端到端无线传输系统设计方案,采用Res Net,有效解决了长输入序列下系统BLER高及模型训练困难等问题。故上述成果可应用于样本受限、环境复杂的5G无线通信场景信道建模与分析。
深度学习端到端无线信道建模及传输技术研究
这是一篇关于端到端无线传输,信道建模,生成对抗网络,残差神经网络,自编码的论文, 主要内容为端到端无线传输系统通过深度学习技术,将传统通信传输系统中的多个模块整合为统一模型。相较于传统无线传输系统,端到端无线传输系统具有更高的灵活性和可扩展性,更适应复杂无线信道环境。但在小样本场景下,现有端到端无线传输方案普遍存在误块率(BLER)较高及传输序列长度受限等问题。这主要归因于信道状态信息(CSI)的未知性以及长序列训练可能引发的维数灾难。针对上述问题,本文基于深度学习原理,研究了端到端无线传输信道建模理论和传输系统设计技术。全文内容及贡献如下:1.针对端到端无线传输中CSI随时间和位置变化,且在设计收发机时难以获得等问题,提出了小样本自适应生成对抗网络(GAN)信道建模方案。通过引入条件信息约束,提高生成样本质量,并设计了重构函数构建输入样本,以消除维数灾难。同时,在网络结构中引入变分采样层,以增强生成器捕捉目标信道特征的能力。此外,采用训练得到的判别器,代替手动计算归一化均方误差(NMSE),以评估样本质量。该方案利用尚未充分挖掘的时域信号统计依赖特征为条件信息,显著提高了生成样本的质量。仿真表明:在小样本环境下,所提方案能自动学习目标信道的星座映射,并较好地拟合真实信道样本的概率密度函数。2.针对传统GAN模型在训练中存在的不稳定、模式易崩塌及生成样本属性难以控制等问题,提出了增强条件生成对抗网络(ECGAN)模型和隐空间采样优化策略。首先,根据信道样本的先验信息,优化采样噪声的方差与期望,实现与真实样本具有更高互信息量的输入源。其次,采用推土距离代替传统的交叉熵散度,并为判别器网络添加梯度惩罚项,构建具有平缓梯度信息的优化损失函数,使其更有效地适应信道样本的非线性特征和多模态分布。这些优化措施有助于生成器更准确地捕捉信道中复杂的依赖关系和相互作用。仿真表明:相较于卷积GAN模型,所提ECGAN模型在模拟复杂无线信道分布方面表现更为优异。在加性高斯白噪声信道和瑞利信道10d B信噪比(SNR)下的NMSE性能,分别提高了45%和53%。3.针对端到端无线传输中梯度反向传播受阻、输入块长度受限导致的BLER高及全局最优难以实现等问题,利用所提ECGAN模型和残差神经网络(Res Net),提出了深度学习端到端无线传输方案。首先,通过ECGAN模拟信道效应,实现梯度反向传播,提升了端到端系统学习能力。其次,采用Res Net解决长序列训练中的梯度消失问题,并依据不同输入输出维度,设计相应卷积块与恒等块网络,从而提高长序列系统的BLER性能。最后,通过分析解码器各卷积核大小的判决准确率和训练时间,实现超参数优化,降低由高网络层数带来的参数不确定影响。该系统具备更强的处理长序列数据能力,可在复杂信道环境下保持高性能。仿真表明:在BLER为10-3突发噪声信道下,相较于卷积神经网络自动编码器及传统调制系统,所需SNR分别降低了6.7d B和3.5d B。综上所述,所提ECGAN自适应无线信道建模方案,在确保准确性的同时,实现了适应性更强的数据驱动信道建模。这有助于更好地应对复杂无线通信场景和信道条件。所提深度学习端到端无线传输系统设计方案,采用Res Net,有效解决了长输入序列下系统BLER高及模型训练困难等问题。故上述成果可应用于样本受限、环境复杂的5G无线通信场景信道建模与分析。
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