【ICASSP教程】深度生成模型在信号处理领域的应用(附116页PPT全文下载)

2019 年 5 月 29 日 专知

【导读】IEEE(电气和电子工程师协会)主办的ICASSP(国际声学、语音与信号处理会议)是信号处理及其应用方面最大、最具影响力的学术会议,本文为大家带来了来自微软研究院的深度生成模型教程,详情如下。


介绍:


即使各类生成模型的定义与视角各不相同,但我们仍然可以将其看作是一种无监督的过程,可以用来观察一些目标数据的概率密度,或者学习到一个能够产生新样本的模型。在过去五年中,灵活的深度神经网络的出现,大大的改变了生成模型的发展方向,由此产生的进展通常都需涉及到一个神经网络的体系结构,改体系结构经过训练,能够通过输入标准化高斯分布的随机输入样本,进而将其转换为反应复杂目标分布的输出样本。其中变分自编码器(VAE)就是一个很有代表性的例子,它与许多常用的信号处理工具均有着密切的联系。


本教程将重点介绍深度生成模型的核心原则,包括理论和实践,在众多信号处理算法那与降维方法中,VAE框架受到了特别的关注。此外,在此背景下,VAEs将被解释为一种强大的非线性模型类,即能从噪声干扰的训练数据集中重建流形空间,又能隐式的学习样本在该流形中的分布信息。此功能与语音、图像处理、计算机视觉、半监督学习问题中,具有广泛的相关性。


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附教程预览:


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ICASSP是全球最大,最全面的技术会议,重点是信号处理及其应用。会议主题包括但不限于以下主题:音频和声音信号处理、量子信号处理、生物医学信号与图像处理、遥感与信号处理、压缩感知,采样和字典学习、传感器阵列和多通道信号处理、信号处理的设计与实现、大数据信号处理、财务信号处理。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/conf/icassp/
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