Teknik untuk menolak input rangkaian saraf yang bising

1. Bolehkah rangkaian saraf mengendalikan data bising?
2. Bolehkah rangkaian neural sesuai dengan bunyi?
3. Apakah bunyi bising dalam rangkaian saraf?
4. Mengapa menggunakan rangkaian saraf?

Bolehkah rangkaian saraf mengendalikan data bising?

Rangkaian Neural cukup dapat menangani data yang bising. Jika untuk input yang sama, beberapa output adalah 1 yang lain adalah 0, rangkaian saraf yang baik akan mengeluarkan kebarangkalian bahawa output adalah 1.

Bolehkah rangkaian neural sesuai dengan bunyi?

Dalam kedua-dua senario, nisbah isyarat-ke-bunyi yang rendah menjadi kebimbangan. Di sini, kami menunjukkan bahawa menggunakan rangkaian saraf yang mendalam membolehkan seseorang melakukan pemasangan dan mengeluarkan maklumat berguna dari dataset bising.

Apakah bunyi bising dalam rangkaian saraf?

Nah, bunyi yang paling biasa ditambah semasa latihan model adalah bunyi Gaussian atau bunyi putih. Kita semua tahu bunyi Gaussian mempunyai min sifar dan sisihan piawai satu. Penambahan bunyi Gaussian ini kepada input rangkaian saraf dipanggil "jitter".

Mengapa menggunakan rangkaian saraf?

Mengapa rangkaian saraf penting? Rangkaian saraf dapat membantu komputer membuat keputusan pintar dengan bantuan manusia yang terhad. Ini kerana mereka dapat belajar dan memodelkan hubungan antara data input dan output yang tidak linear dan kompleks.