深度学习网络作为一种非常有用的图像分类技术已经获得了声誉,但它们对信号数据有什么价值呢?
无论你是处理音频还是传感器数据,深度学习网络,如卷积神经网络(cnn),都可以完成数学模型所能做的一切,而不需要你成为信号处理专家。
如果应用得当,深度学习网络可以使信号处理任务更快、更高效、更准确。
阅读本白皮书,回顾一些深度学习基础知识,并查看深度学习可以为信号处理应用增值的三个例子:
- 使用CNN对语音文件进行分类
- 利用长短期记忆网络预测剩余使用寿命(RUL)
- 用完全连接的神经网络去噪语音
深度学习网络作为一种非常有用的图像分类技术已经获得了声誉,但它们对信号数据有什么价值呢?
无论你是处理音频还是传感器数据,深度学习网络,如卷积神经网络(cnn),都可以完成数学模型所能做的一切,而不需要你成为信号处理专家。
如果应用得当,深度学习网络可以使信号处理任务更快、更高效、更准确。
阅读本白皮书,回顾一些深度学习基础知识,并查看深度学习可以为信号处理应用增值的三个例子: