Kirthi Devleker,Mathworks
深度学习继续在语音助理,数字健康,雷达和无线通信等应用中获得普及。使用MATLAB,您可以轻松开发深度学习模型并构建现实世界的智能信号处理系统。让我们仔细看看所涉及的四个步骤。
构建深度学习模型的第一步是访问和管理您的数据。使用MATLAB,您可以从各种来源获取来自硬件设备的信号。
您还可以通过仿真生成合成信号数据,或者如果您没有足够的数据以开始使用数据增强技术。
MATLAB简化了访问和使用的信号数据,该信号数据太大,无法适合内存,或者如果您有大量信号数据。
收集数据并准备就绪后,现在是时候解释信号数据并标记它。您可以使用信号分析器应用程序作为起点快速可视化和分析信号。
您可以使用属性,区域和感兴趣点标记信号,并使用特定于域的工具来标记音频信号以准备您的培训数据。
继续前一步。
有两种方法可以对信号进行深度学习。
第一方法涉及将信号转换为时频表示,并培训定制卷积神经网络,以直接从这些表示中提取模式。时频表示描述了信号中的光谱分量如何随着时间的推移而发展。
该方法增强了原始信号中可能不可见的模式。
有多种技术用于从信号产生时频表示并将其保存为图像,包括谱图,连续小波变换或缩放和常数变换。
第二种方法涉及将信号直接馈送到诸如LSTM网络的深网络中。为了使深度网络更快地了解模式,您可能需要降低信号维度和可变性。为此,您可以在Matlab中有两个选项:
您可以手动识别和提取信号的特征,或者
您可以使用不变的散射卷积网络自动提取特征,该网络提供低方差表示而不会丢失关键信息
选择对信号的正确方法后,下一步是培训能够计算密集的深网络,并在几小时到几天。为了帮助速度,Matlab支持在本地机器或基于云系统上的单一金宝app或多个NVIDIA GPU上的培训。您还可以想象培训过程,以便在完成之前了解进度。
最后,您可以自动为信号预处理算法和深网络生成优化的CUDA代码,以对嵌入式GPU执行推断。
要了解有关我们深度学习功能的更多信息,请查看MathWorks.com。我们有大量的例子,以帮助您开始使用深度学习信号。
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