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非局部自相似性的连续表示再探讨
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于图卷积操作的全新的可端到端训练的神经网络架构，通过轻量级的基于边缘条件的卷积来解决梯度消失和过参数化问题。实验结果表明了在合成高斯噪声和真实噪声上的最先进性能和改进的定性和定量结果。
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关键要点
- 提出了一种基于图卷积操作的全新神经网络架构
- 该架构支持端到端训练
- 创建具有非局部感受野的神经元
- 利用网络的强大表示学习能力发现自相似模式
- 通过轻量级的基于边缘条件的卷积解决梯度消失和过参数化问题
- 实验结果显示在合成高斯噪声和真实噪声上的最先进性能
- 提供了改进的定性和定量结果
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