噪音2自身 swMATH ID: 42912 软件作者: 约书亚·巴特森(Joshua Batson)、洛伊克·罗耶(Loic Royer) 描述: 噪声2自身:通过自我监督进行盲目去噪。我们提出了一种通用的高维测量去噪框架,该框架不需要信号先验知识、噪声估计和干净的训练数据。唯一的假设是,噪声在测量的不同维度上表现出统计独立性,而真实信号表现出一定的相关性。对于一类广泛的函数(“J-不变”),可以仅从含噪数据估计去噪器的性能。这允许我们校准任何参数化去噪算法的J不变版本,从中值滤波器的单个超参数到深度神经网络的数百万权重。我们在自然图像和显微镜数据上证明了这一点,其中我们利用像素之间的噪声独立性,并在单细胞基因表达数据上证明,我们利用单个分子检测之间的独立性。该框架概括了最近在从噪声图像训练神经网络和矩阵分解交叉验证方面的工作。 主页: https://arxiv.org/abs/1901.11365 源代码: https://github.com/czbiohub/noise2self 相关软件: 噪音2噪音;噪音2无效;自我2自我;Noisier2噪音;掌中宽带;PyTorch公司;ImageNet公司;SNIPS公司;FFD网络;新加坡存托凭证;SimCSE公司;N2D气体;DeCLUTR公司;SwAV软件;时尚-MNIST;SimCLR(模拟清除);UMAP公司;亚当;CIFAR公司;pr深度 引用于: 6文件 全部的 前5名23位作者引用 2 吉、惠 1 丁巧巧 1 迈克尔·埃拉德 1 伊丽莎白·加斯亚特 1 王红霞 1 高福美·卡纳莫里 1 巴哈亚特·卡瓦尔 1 塞尔万·勒科尔夫 1 卢克·莱里西 1 李姬 1 中川,Takumi 1 全玉辉 1 萨纳达,尤塔罗 1 高崎县 1 格雷戈里·瓦克斯曼 1 和田裕一郎 1 Hiroki Waida先生 1 王伟喜 1 张雪丁 1 Tomonori山田 1 张晓群 1 张玉辉 1 李哲敏 5篇连载文章中引用 2 SIAM成像科学杂志 1 反问题 1 统计年鉴 1 神经网络 1 非线性与变分分析杂志 全部的 前5名在8个字段中引用 4 计算机科学(68-XX) 三 信息与通信理论、电路(94-XX) 1 功能分析(46倍X倍) 1 算子理论(47-XX) 1 统计学(62-XX) 1 数值分析(65-XX) 1 统计力学,物质结构(82-XX) 1 博弈论、经济学、金融和其他社会和行为科学(91-XX) 按年份列出的引文