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fourier coefficients
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深度学习纠错码的训练方面解释
本研究利用 Goldreich-Levin 算法、傅里叶系数等工具对 TurboAE 进行深度学习的纠错编码的训练过程进行解释及理解，得出了新的训练过程，为其他深度学习的码结构提供了启示。
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a year ago
图像连拍去模糊的端到端学习
本文提出了一种基于神经网络模型的多帧盲反卷积新方法，通过采用两种最近的图像去模糊技术并结合成单个神经网络结构的鉴别方法来进行图像去模糊，该混合架构结合了卷积核的显式预测和频域 Fourier 系数的非平凡平均值，为了充分利用爆发中所有图像中
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8 years ago
ECCV
盲目运动去模糊的神经网络方法
研究了一种使用神经网络进行盲运动去模糊的新方法，该网络通过学习预测一个去卷积滤波器的复傅里叶系数来计算从未知运动核产生的模糊图像。该方法在 GPU 硬件上的并行性能优异，并且展现出接近现有最先进迭代方法的精度和鲁棒性。
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8 years ago
鲁棒的不确定性原理：从极度不完整的频率信息中精确重建信号
考虑从不完整的频率样本中恢复对象的模型问题，通过解决凸优化问题，可以精确重建对象。该方法可拓展到其他设置和更高维度中，例如可以通过最小化其他函数来重建部分常数对象。
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20 years ago
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