Le reti di Deep Learning costituiscono una tecnica molto utile per la classificazione delle immagini. Ma qual è il loro utilizzo ottimale nell’ambito dell’elaborazione dei segnali?
Che si lavori con dati audio o da sensori, le reti di Deep Learning, come le reti neurali convoluzionali (CNN), consentono di fare tutto ciò che un modello matematico può fare, senza bisogno di essere un esperto nell'elaborazione dei segnali.
Applicate correttamente, le reti di Deep Learning rendono le attività di elaborazione dei segnali più veloci, efficienti e accurate.
Leggi questo white paper per esaminare alcune nozioni base sul Deep Learning e scoprire tre esempi in cui il Deep Learning può apportare un valore aggiunto considerevole alle applicazioni di elaborazione dei segnali, tra cui:
- Classificazione dei file audio vocali utilizzando una rete neurale convoluzionale (CNN)
- Previsione della vita utile residua (RUL) utilizzando una rete di memoria a breve-lungo termine (LSTM)
- Denoising vocale con una rete neurale “fully connected”
