可以用堆叠降噪自编码器进行降噪和融合吗

本人目前在规划课题，涉及到多生理信号融合。构想是用堆叠降噪自编码器进行降噪和融合，那这样是不是不需要对数据进行预处理了，只需要进行特征提取，之后作为输入输入模型中。

堆叠降噪自编码器（Stacked Denoising Autoencoder，SDAE）是一种深度学习模型，可以用于特征提取、降噪和融合，
在使用 SDAE 进行特征提取时，需要对数据进行预处理，如归一化、标准化等
在使用 SDAE 进行降噪和融合时，需要将多个生理信号输入到 SDAE 中，然后通过 SDAE 的编码器进行特征提取和降噪，最后将多个编码器的输出进行融合

• 帮你找了个相似的问题, 你可以看下: https://ask.csdn.net/questions/7673052
• 你也可以参考下这篇文章：生物信息学|通过图卷积编码器和深度集解码器，基于药物结构预测药物药物相互作用
• 除此之外, 这篇博客: 机器视觉自动数据标注方法中的 （半）自动数据标注的方法基本都是采用类似的思路，即通过少量标注数据进行训练后得到一个预训练模型，然后再次基础上对该网络的输出结果进行人工核验，并进一步地进行训练得到第二轮优化模型，往复循环，增加更多数据提高模型精度。 部分也许能够解决你的问题, 你可以仔细阅读以下内容或跳转源博客中阅读:
  
• 您还可以看一下 刘建萍老师的人工智能系列课程零基础讲解知识点和实例应用线性回归梯度下降逻辑回归课程中的 讲解机器学中会涉及到的有关数学方面的知识储备有哪些小节, 巩固相关知识点
  

可以 ，借鉴下
https://www.cnblogs.com/foghorn/p/15255708.html

肯定不行啦，一定是要进行数据预处理的，不然进行去除噪声、归一化等操作，防止某些特征的绝对值太大导致模型不稳定或者被其他特征掩盖。怎么进一步提高模型的性能和鲁棒性。

是的，堆叠降噪自编码器可以用于图像降噪和融合。
堆叠降噪自编码器是一种用于无监督学习的神经网络模型，它可以从输入数据中学习到一组有用的特征，并将这些特征用于重构原始数据。在图像降噪任务中，堆叠降噪自编码器可以学习到图像中的有用特征，并将其用于去除图像中的噪声。在图像融合任务中，堆叠降噪自编码器可以将多个输入图像融合成一个输出图像，从而实现图像的融合。
堆叠降噪自编码器的基本思想是通过多个单层自编码器的堆叠来构建一个深层的神经网络模型。每个单层自编码器都可以学习到输入数据中的一组有用特征，并将这些特征用于重构原始数据。通过多个单层自编码器的堆叠，可以逐步学习到更加抽象和高级别的特征，从而提高模型的降噪和融合能力。
当然，在实际应用中，堆叠降噪自编码器的性能还会受到许多因素的影响，例如模型的深度、宽度、激活函数、损失函数等等。因此，在使用堆叠降噪自编码器进行图像降噪和融合时，需要根据具体的应用场景进行调整和优化，以获得更好的性能。

堆叠降噪自编码器进行降噪和融合，可以在多生理信号融合中使用，但是在进行降噪自编码器训练之前，需要对数据进行预处理