Howtosignalprocessing
- Czy sieci neuronowe mogą obsługiwać głośne dane?
- Czy sieć neuronowa może pasować do hałasu?
- Czym jest hałas w sieci neuronowej?
- Dlaczego warto korzystać z sieci neuronowych?
Czy sieci neuronowe mogą obsługiwać głośne dane?
Sieci neuronowe są w stanie poradzić sobie z głośnymi danymi. Jeśli dla tego samego wejścia, niektóre wyjścia to 1 inne to 0, dobra sieć neuronowa wyświetliłaby prawdopodobieństwo, że wyjście wynosi 1.
Czy sieć neuronowa może pasować do hałasu?
W obu scenariuszach niski stosunek sygnału do szumu staje się problemem. Tutaj pokazujemy, że użycie głębokich sieci neuronowych pozwala na wykonanie dopasowania i wyodrębnienia przydatnych informacji z hałaśliwych zestawów danych.
Czym jest hałas w sieci neuronowej?
Cóż, najczęstszym hałasem dodanym podczas treningu modelu jest hałas Gaussa lub biały szum. Wszyscy wiemy, że hałas Gaussa ma średnią zero i standardowe odchylenie jednego. Dodanie tego szumu Gaussa do danych wejściowych sieci neuronowej nazywa się „Jitter”.
Dlaczego warto korzystać z sieci neuronowych?
Dlaczego sieci neuronowe są ważne? Sieci neuronowe mogą pomóc komputerom w podejmowaniu inteligentnych decyzji przy ograniczonej pomocy ludzkiej. Wynika to z faktu, że mogą się uczyć i modelować relacje między danymi wejściowymi i wyjściowymi, które są nieliniowe i złożone.
