딥러닝네트워크는이미지분류에매우유용한기법이라고잘알려져있습니다만신호데이터에는어떤도움이될까요?
오디오데이터나센서데이터를다루신다면,신호처리전문가가아니더라도컨벌루션뉴럴네트워크(CNN)같은딥러닝네트워크로수학모델을완벽히대체하실수있습니다。
딥러닝네트워크를올바르게적용하시면신호처리속도가더욱빨라지고효율성도높아질뿐만아니라정확도도향상됩니다。
이백서를다운로드하여딥러닝의몇가지기초를살펴보시고,딥러닝이신호처리에어떤도움이되는지세가지예를살펴보시기바랍니다。
- CNN을이용한음성오디오파일분류
- 장기단기메모리(LSTM)네트워크를이용한잔여수명(原则)예측
- 완전연결뉴럴네트워크를이용한음성노이즈제거
