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Séance de cours

Denoising avec auto-encodeur et modèle de mélange gaussien

Dans cours

EE-411: Fundamentals of inference and learning

This is an introductory course in the theory of statistics, inference, and machine learning, with an emphasis on theoretical understanding & practical exercises. The course will combine, and alternate, between mathematical theoretical foundations and prac ...

Description

Cette séance de cours couvre les concepts de débruitage à l'aide d'auto-encodeurs et de modèles de mélanges gaussiens. Il explique le processus de débruitage, d'autocodage et l'application de modèles de mélange gaussien pour le débruitage. La séance de cours se penche également sur la théorie derrière PCA et son application dans le débruitage.

Enseignant·e

Florent Gérard Krzakala

Source officielle

Concepts associés (20)

Débruitage

Le débruitage est une technique d'édition qui consiste à supprimer des éléments indésirables (« bruit »), afin de rendre un document, un signal (numérique ou analogique) ou un environnement plus intelligible ou plus pur. Ne pas confondre le débruitage avec la réduction de bruit. Sur le plan sonore, le débruitage consiste à réduire ou anéantir le rendu d'ondes sonores « parasites » (ou « bruit »).

Réduction de la dimensionnalité

vignette|320x320px|Animation présentant la projection de points en deux dimensions sur les axes obtenus par analyse en composantes principales, une méthode populaire de réduction de la dimensionnalité La réduction de la dimensionnalité (ou réduction de (la) dimension) est un processus étudié en mathématiques et en informatique, qui consiste à prendre des données dans un espace de grande dimension, et à les remplacer par des données dans un espace de plus petite dimension.

Nonlinear dimensionality reduction

Nonlinear dimensionality reduction, also known as manifold learning, refers to various related techniques that aim to project high-dimensional data onto lower-dimensional latent manifolds, with the goal of either visualizing the data in the low-dimensional space, or learning the mapping (either from the high-dimensional space to the low-dimensional embedding or vice versa) itself. The techniques described below can be understood as generalizations of linear decomposition methods used for dimensionality reduction, such as singular value decomposition and principal component analysis.

Contrôle actif du bruit

vignette|Principe de la réduction active du bruit. Le contrôle actif du bruit ou « antibruit » (en anglais, active noise control abrégé en ANC) est une technique de réduction du bruit par l’utilisation de sources sonores auxiliaires. Le contrôle actif s'oppose à la réduction passive, c'est-à-dire l'isolation phonique par des parois lourdes associées à des matériaux absorbants. Le principe du contrôle actif du bruit consiste à diffuser, par un haut-parleur piloté par un dispositif électronique, une onde sonore qui s'oppose à celle qu'on veut atténuer.

Contrôle du bruit

alt=|vignette| Sonomètre Le contrôle du bruit, sa gestion ou atténuation, sont les efforts déployés, en tout domaine, pour diminuer la pollution sonore et limiter l'impact du bruit, tant à l'extérieur qu'à l'intérieur des bâtiments et autres structures habitées. Parmi les principaux domaines concernés par le contrôle, d'atténuation ou de réduction du bruit figurent : le contrôle du bruit des transports (trafic routier, ferroviaire, aérien, des navires dans les ports, etc), la conception architecturale et l'urbanisme (via notamment des codes de zonage) ou encore le contrôle du bruit au travail.

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Séances de cours associées (36)

Analyse des composantes principales : réduction de la dimensionnalité

Couvre l'analyse des composantes principales pour la réduction de dimensionnalité, en explorant ses applications, ses limites et l'importance de choisir les composantes appropriées.

Législation environnementale et protection du bruit

Explore la législation environnementale, la protection du bruit et les limites d'exposition pour le trafic routier et le bruit des aéronefs.

Analyse des données textuelles: réduction de la classification et de la dimensionnalité

Explore la classification des données textuelles, en se concentrant sur des méthodes telles que les bayes naïques et les techniques de réduction de la dimensionnalité telles que l'analyse des composantes principales.

Machines vectorielles de soutien: cartographie de données non linéaire

Explore la correspondance des données non linéaires avec des dimensions plus élevées à l'aide de la SVM et couvre l'expansion des caractéristiques polynomiales, la régularisation, les implications sonores et les méthodes d'ajustement des courbes.

Comprendre les auto-encodeurs

Explore les autoencodeurs, des mappages linéaires en PCA aux mappages non linéaires, aux autoencodeurs profonds et à leurs applications.

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Débruitage

Réduction de la dimensionnalité

Nonlinear dimensionality reduction

Contrôle actif du bruit

Contrôle du bruit

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