El Aporte Académico del día
Este artículo aborda el problema de la eliminación de ruido de imágenes jerárquicas y no supervisadas utilizando datos dispersos. En este artículo, proponemos un nuevo enfoque no supervisado mediante el uso de un estimador no paramétrico no lineal para estimar la función objetivo utilizando datos dispersos. Nuestro método utiliza un estimador no paramétrico no lineal basado en una mezcla de Gaussian de datos dispersos. Nuestra solución es una mejora del método de gradiente estocástico de un trabajo anterior y nuestro método se puede aproximar mediante un estimador disperso disperso. Los experimentos que utilizan conjuntos de datos disponibles públicamente, como CIFAR-10 y CIFAR100, demuestran la eficacia de nuestro método. |
