Sabtu, 14 Agustus 2021

Antara Denoising dan Autoencoder

Memang judul denoising adalah judul yang lama, semakin berkembangnya teknik machine learning maka muncul sebuah konsep dengan istilah Autoencoder. Dimana denoising merupakan salah satu praktek dari pengaplikasian Autoencoder.



Kita lihat, yang dibangun adalah code yang berada di tengah. Bagian tengah tersebut yang akan menggunakan data latih antara gambar orisinil dengan gambar yang sudah memiliki noise. Beberapa refensi bisa dicary dengan kata pencarian : autoencoder denoising. Diantaranya :
Dari tulisan di atas, Autorencoder bisa digunakan untuk rekonstruksi citra dan atau denoising citra dengan tuning code_size atau target_dim(pada gambar dibawah kotak merah tulisan c), arsitektur bisa menggunakan sequential atau tambahan CNN(pada gambar dibawah trapesium E dan D).


Prinsipnya dari ref no.6, untuk auto encoder, training dan label menggunakan data input yang sama(pada gambar diatas persegi panjang x dan x'). 
autoencoder.fit(x=X_train, y=X_train, epochs=20,validation_data=[X_test, X_test])
untuk denoising training menggunakan data noise, labelnya data tanpa noise atau asli.
autoencoder.fit(x=X_train_noise, y=X_train, epochs=1,validation_data=[X_test_noise, X_test])

1 komentar:

  1. If it’s a 24/7 operation that's required for maximum manufacturing charges, this is the best type of molding machine cash can purchase. We have customers that run “lights out” with none personnel on-site exterior of regular enterprise hours and weekends with none downtime. The life cycle of the hydraulic oil in a machine depends extremely on the hours of use and the quality of the machine itself. We have seen some instances the place the hydraulic oil became extraordinarily contaminated in as little as 6 months of use on a rivals brand Fedora Hats new machine.

    BalasHapus