A denoising autoencoder is a type of neural network which excels at removingnoise from noisy input data. In this project, a denoising autoencoder isoptimized for removing noise from mobile positioning data. The mobilepositioning data with noise is generated specifically for this project. In orderto generate realistic noise, a study in how real world noise looks like is carriedout. The project aims to answer the question: can a denoising autoencoderbe used to remove noise from mobile positioning data? The results showthat using this method can effectively cut the noise in half. In this reportit is mainly analyzed how the amount of hidden layers and respective sizesaffected the performance. It was concluded that the most optimal design forthe autoencoder was a single hidden layer model with multiple more nodes inthe hidden layer than the input and output layer. / En brusreducerande autoencoder är ett sorts neuralt nätverk som är specialiserat för att ta bort brus från indata. I detta projekt optimeras en brusreducerande autoencoder för att ta bort brus från mobilpositioneringsdata. Till projektet skapades helt ny mobilpositioneringsdata med realistiskt brus. Detta gjordes genom att studera hur verkligt brus ser ut och skapa ett program som efterliknar detta. Projektets syfte var att undersöka om en brusreducerande autoencoder kan användas för att ta bort brus från mobilpositioneringsdata. Resultaten visar att metoden kan ta bort ungefär hälften av bruset. I rapporten undersöks och analyseras även hur antalet dolda lager och antalet noder i dessa lager påverkade mängden brus som autoencodern lyckades ta bort. Från de gjorda testerna drogs slutsatsen att den mest optimala designen var en enkel design med ett enda dolt lager som hade betydligt fler noder än input- och outputlagren.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-303153 |
| Date | January 2021 |
| Creators | Danielsson, Alexander, von Pfaler, Edvard |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2021:531 |
Page generated in 0.003 seconds