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前馈卷积神经网络在多模块自监督降噪模型中的应用

目录

前馈卷积神经网络在多模块自监督降噪模型中的应用（1）．．．．．．．．3

内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.2相关工作概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

前馈卷积神经网络简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.1CNN的基本原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

2.2CNN的结构和组成．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

多模块自监督降噪模型介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

3.1自监督学习的概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.2模型架构与机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

前馈卷积神经网络的应用场景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

4.1应用领域分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

4.2实际案例分享．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

前馈卷积神经网络在多模块自监督降噪模型中的优势．．．．．．．．．16

5.1性能提升．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

5.2技术创新点解析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

基于前馈卷积神经网络的多模块自监督降噪模型设计．．．．．．．．．18

6.1网络结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

6.2训练策略探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

实验结果与数据分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

7.1数据集选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

7.2实验流程描述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

结论与未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

8.1主要结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

8.2需要进一步探索的问题．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

前馈卷积神经网络在多模块自监督降噪模型中的应用（2）．．．．．．．30

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

1.1自监督降噪模型概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

1.2前馈卷积神经网络简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

1.3研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

相关技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

2.1自监督学习原理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

2.2卷积神经网络架构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．53

2.3前馈神经网络结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．55

多模块自监督降噪模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

3.1模型架构概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

3.2模块划分与功能．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58

3.3数据预处理与增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．59

前馈卷积神经网络在模型中的应用．．．．．．．．．．．．．．