深度学习网络作为一种非常有用的图像分类技术而获得了声誉,但它们给信号数据带来了什么价值呢?
无论是音频还是传感器数据,深度学习网络,比如卷积神经网络(cnn),可以做数学模型能做的所有事情,而不需要你是信号处理专家。
正确应用,深度学习网络使信号处理任务更快,更高效,更准确。
阅读本白皮书以查看一些深入学习基础,见深度学习可以为信号处理应用程序增加值的三个示例:
- 使用CNN对语音音频文件进行分类
- 使用长短期内存(LSTM)网络预测剩余的使用寿命(RUL)
- 与完全连接的神经网络的言论语音
深度学习网络作为一种非常有用的图像分类技术而获得了声誉,但它们给信号数据带来了什么价值呢?
无论是音频还是传感器数据,深度学习网络,比如卷积神经网络(cnn),可以做数学模型能做的所有事情,而不需要你是信号处理专家。
正确应用,深度学习网络使信号处理任务更快,更高效,更准确。
阅读本白皮书以查看一些深入学习基础,见深度学习可以为信号处理应用程序增加值的三个示例: