신호 처리를 위한 신경망 방법

신호 처리의 신경망 방식은 다음과 같습니다.

1. 원본 데이터는 컴퓨터 처리의 시간 복잡도와 차원의 양이 클 수 있습니다. 전처리로 인해 데이터 크기가 매우 작아질 수 있습니다. 데이터의 많은 특성은 신경망과 같은 분류 모델의 성능에 큰 영향을 미칩니다.

2. 예를 들어, 데이터 값의 분포가 동일한 척도에 있지 않습니다. 이때 지역 기온 값과 지역 월급은 분명히 동일한 크기에 있지 않습니다. 이 두 특성의 데이터를 0에서 1로 정규화하여 모델에 미치는 영향이 동일한 규모를 갖도록 해야 합니다.

3. 물론 중앙화, 노이즈 제거, 차원 축소, 평활화, 변환 등과 같은 더 많은 데이터 전처리가 있으며 각각 고유한 목적을 가지고 있습니다. 즉, 모두 다음과 같은 효과를 제공합니다. 최종 분류기, 원본 데이터에는 노이즈가 많이 포함될 수 있으므로 노이즈를 제거해야 합니다.

정보 확장:

인공 신경망의 고유한 지식 표현 구조와 정보 처리 원리는 인공 신경망을 지능형 정보 처리의 주요 기술 중 하나로 만들어 점점 더 많은 과학 기술 인력을 유치하고 있습니다. 연구 관심분야. 『신호처리를 위한 신경망 방법』은 신호처리 분야에서 인공신경망을 적용하는 것에서 시작하여 신경망의 기본 구조와 신호처리 분야에서 신경망을 적용하는 방법을 소개한다.

실제 신호처리 문제 해결에 성공한 5가지 네트워크 구조인 BP, RBF, SOFM, LVQ, Hopfield를 선정하여 구체적으로 소개하고, 이를 활용하여 신호처리 문제를 해결하는 방법을 분석한다. . 또한, 큐비트 신경망의 새로운 네트워크 구조가 소개됩니다.