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深度学习在通信信号快速分类中的应用

归档日期:06-26       文本归类:简单信号通信      文章编辑:爱尚语录

  首先深度学习简单来说就是隐含层更多得神经网络,不同的是对于深度学习网络的训练是围绕无监督训练为主,原因是目前大部分的数据都是无标签的,就跟你做的卷子没有答案一样,所以其中采用到的训练方法是动态聚类的方法,通过提取输入数据的特征(可以是多维的),进行大致的分类,分类方法有很多,主要都是采用距离分类之类的方法,也涉及到各种格式的距离,就不一一列举了。

  现在比较常用的是受限波尔兹曼机,RBM,这里提出了一种能量结构,每种网络状态的权重系数是不同的,可以用能量函数计算出每一种结构都对应的能量,其中包含第i、j个神经元的状态以及两者之间的连接权重,所以每种网络结构的能量E(c)是不同的。

  RBM结构中包含可见层与隐含层,层内无连接,层间有连接,我们可以利用数学描述其观测到数据的联合概率分布,即对可见层与隐含层的观测,同时可以求出边缘概率分布,比如隐含层某神经元激活的概率给定后,得到可见层某神经元激活的概率分布。

  假设只关心可见层的神经元激活概率,就可以得到网络结构的能量E(c),(其中的数学推到实在比较麻烦,逻辑性比较强,我这里就不细说了,大家有兴趣的话可以搜索RBM模型学习),好啦,继续,得到E(c)的推到式后,恰好发现,要是E(c)达到最小,可见层的神经元激活概率是最大的,所以很明显了,要得到稳定网络结构,训练的目的是要选择合适的隐含层节点使系统的能量达到热平衡,从而得到概率最大,也就是能量最低的结构。

  楼主对这方面有没有什么比较深的研究,感觉看到的大多数论文都是图像分类相关的,那种直接输入图像,那么信号一般输入什么呢?就像你推荐的论文里的特征提取方法吗

  看到第二段就错误百出,而且是致命性的错误。当前深度学习都是基于标注的训练集实现的,绝大部分都是监督学习,更高层次的强化学习也是属于监督学习,只是标注时间延后。反倒是所说的无监督学习是前一段时间很火的数据挖掘,不过和深度学习关系不大。

  不好意思哈,对于你对所说的监督学习对分类识别结果上确实提高很大的精确度,但我主要想研究信号分类识别这一块,特别是复杂电磁环境下的信号快速分类,所以如果利用监督学习的话,首先对应用范围很受限,其次是我阅读最近的文献上大部分推崇多层无监督训练再加上最后的部分标签数据的有监督训练,这样对于输入数据的要求就可以大大降低。现在国外仍然有利用RBM和AE来做深度学习的研究,可以查一下IEEE的期刊论文。谢谢指导!

  最近读了几篇tutorial,顺便做了下总结,同时参考了下几位老师的意见,现在做信号输入,最原始的数据就是时域上的信号了,输入的数据越趋于原始越好,做许多输入前的复杂处理反而背离了神经网络分类优势,所以我觉得输入数据可以为原始数据经过简单的规整和截减好,如果是模拟信号就经过数字化,最后再做个归一化就好了,如果怕输入量的个数太多,可以在网络的优化上做处理,如weight-sharing,或者把数据进行AE处理进行降维,当然要测试AE的性能,确保能恢复出原始数据,也算是一种特征提取把,训练方法现在还在研究中,特征提取可以参考下利用小波变化提取下数据,谢谢指导!

  楼主,现在我也在这方面做一些研究,有没有推荐的论文,或者程序,新人,还没有入门

  一直想写点东西和大家交流,但是又怕自己才疏学浅,写出的东西让大家笑话,今天突然有感,被笑话也是督促自己进步的途径。本文的话题是一个看似简单的行为识别模型给我带来的“惊喜”。为了便于理解,本文对问题进行的简化。本文不涉及用到的理论和方法的详细描述,只是讲述了在解决问题中遇到的问题和收获的知识。模型功能:识别急加速行为。 输入:三轴加速计数据x,y,z,采样频率10条/秒; 输出:是否发生急加速行为

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  才能实现语音交互

  本文来自小鱼在家首席音频科学家邓滨在LiveVideoStackCon 2018讲师热身分享,并由LiveVideoStack整理而成。邓滨认为,传统的em信号/em处理与前沿的深...

  框架

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  本期头条 Perseus(擎天):统一em深度学习/em分布式em通信/em框架 弹性人工智能 近些年来,em深度学习/em在图像识别,自然语言处理等领域em快速/em发展。各种网络模型,需要越来越多的计算力来进行训练。以典型的中等规模的图像em分类/em网络Resnet50为例,基准的训练精度为Top-1 76%, Top-5 为 93%,为达到此精度,一般需要将整个Imagenet数据集的128万...

  算法研究

  本文整理了声网首席科学家钟声,在 RTC 2018实时互联网大会上的干货演讲,首发于 Infoq。如果对于演讲内容有任何希望与演讲人交流的问题,欢迎留言。 众所周知,em深度学习/em在实时视频em通信/em端到端系统里有很多的em应用/em,比如说我们用它做超分辨率,能取得比较好的效果;我们用它做图像恢复,也能取得比较好的效果。如果说提及挑战的话,在支持移动端的em应用/em里,我们...

  入门基础讲义

  工作确定以后,闲暇时间做了如下一个PPT讲义,用于向实验室新生学弟学妹介绍em深度学习/em。他们大部分在本科期间学习em通信/em相关专业课程,基本没有接触过图像处理和机器学习。对于一个研究生而言,自学应当是一个最基本也是最重要的能力。自学不仅是独立学习,更是主动学习。因此,该讲义的目的主要是为新生打开一个大门,使其对em深度学习/em有一个模糊的认识,并顺便了解一些常见的概念。 而真正走进em深度学习/em,还需要各自的努力。该讲义尽

  1---最简单的全连接神经网络

  本文有一部分内容参考以下两篇文章: 一文弄懂神经网络中的反向传播法——BackPropagation 神经网络 最简单的全连接神经网络如下图所示(这张图极其重要,本文所有的推导都参照的这张图,如果有兴趣看推导,建议保存下来跟推导一起看): 它的前向传播计算过程非常简单,这里先讲一下: 前向传播 Y1=f(W(1)11X1+W(1)12X2+...

  入门(2)

  ECG数据库:解决数据来源问题1.数据库简介与获取经过上一章节的介绍,相信你对于我们的研究对象——心电em信号/emECG已经有了一个初步的认识,也清楚了我们的目标就是使用机器/em深度学习/em算法,能自动识别指定的ECG类型,从而实现“人工智能”式的诊断(汗。。。)。“巧妇难为无米之炊”,我们的“米”(ECG数据)从哪里来呢?当然有喜闻乐见的数据库供我们使用。首先贴一个网址:

  在这里给大家分享一篇关于用em深度学习/em进行心电图识别的论文,原文地址,我翻译成了中文以便大家em快速/em学习,中间难免有疏忽遗漏的地方,请大家谅解。 深度医疗(1) - 心电图特征识别 这篇文章是由韩国的几个研究人员发表的,通过使用卷积神经网络实现了心电图的高精准em分类/em,总共完成了8类心电图心律不齐病变的em分类/em,其达到的em分类/em精确度都超过了所有目前用来...

  入门(5)

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  调制识别文档 内附完整matlab源代码

  基于ANN 的数字em通信/emem信号/em调制识别 文档 内附完整matlab源代码

  研究

  基于em深度学习/em的脑电em信号/em研究,用算法分析了不同的脑电数据

  根据ITU-T的标准,em通信/em光纤分为:G.651~ G.657共7个大类,这几类光纤有什么区别呢。 1、G.651光纤 G.651是多模光纤,而从G.652至G.657都是单模光纤。 光纤由纤芯、包层和涂覆层构成的,如图1所示。包层的直径通常为125us,涂覆层(着色后)的直径一般为250us;但纤芯的直径就不是个固定值了,因为纤芯直径的不同,直接导致了光纤传输性能的巨大变化。 图1...

  入门(1)

  前言你好,我是研究ECG算法的搬砖工Wenhan。目前搞这个方向已经挺长时间了,总想着把自己的一些入门经验分享一下,却不知道从何下手。说实话,关于ECG算法的研究相对冷门一些,网络上系统的资料也比较少,有的多是故作高深的论文。想想当时入门时真是走了不少弯路,也真心体会到如果能有一个相对系统一点的教程或是博客,再配合一些可以直接上手的代码,对于初学者来说是很重要的。所以写了这几篇渣文,内容简短,简单...

  ECG em深度学习/em( ECG-signal-enhancement-based-on-improve_2016_Engineering-Applications-of-Art.

  1 、引言在实践工程上的em信号/em处理问题中,含糊操控一贯被广泛使用;而在含糊理论的使用中,最为重要的过程之一就是树立含糊集的从属函数。断定从属函数不仅在性质上可以进一步断定含糊体系的特色,而且也是经过量化办法来完结数学核算的桥梁。可是,从属函数的选取与树立在很大程度上是取决于人的片面心思的,这导致学者们很难总结出比较体系的求解从属函数的办法。虽然现在已总结出统计法、例证法、专家经历法等使用较广的从...

  调制识别(一)

  学习——em信号/em调制识别 (一)   看了《em通信/emem信号/em调制识别技术及其发展》这一论文后,将学习到的知识记录在这篇博客里。 1、em通信/emem信号/em调制识别技术   调制识别问题从本质上来说是一种典型的模式识别问题。其基本框架如图所示:    调制识别由三部分组成:em信号/em预处理、提取特征参数和em分类/em识别。em信号/em预处理部分包括载波同步、频率下变频、噪声抑制以及对信噪比、符号周期、载波频率等参数的估计。特征提取部分...

  入门(8)

  再次强调:以下内容仅供小白食用,大佬请绕行!!!                  觉得好请点赞,github给颗星~~~~RNN:长短时记忆网络(LSTM)的em应用/em1.引言前面的教程中说了有关1维卷积神经网络(CNN)在ECG算法中的em应用/em,目前也有众多论文在该方面有所探讨。为什么在图像领域表现出色的CNN能够适用于ECGem信号/em?原因我们前面也进行了一些分析,其实感性地说起来,就是ECGem信号/em与2维图像...

  方式

  1) Directly using the features extracted from the pretrained CNNs: 直接利用matconvnet工具箱中的在Imagnet数据集上训练好的各种em深度学习/em网路模型(全连接层)来提取场景图像的最终特征,其实质是把深度网络模型作为一种特征提取器。2) Reprocessing the features extracted from the ...

  价值

  简单聊聊em深度学习/em在遥感em分类/em中的em应用/em价值 简单聊聊em深度学习/em在遥感em分类/em中的em应用/em价值

  前述根据语义特征对遥感图像场景进行em分类/em是一项具有挑战性的任务。因为遥感图像场景的类内变化较大,而类间变化有时却较小。不同的物体会以不同的尺度和方向出现在同一类场景中,而同样的物体也可能出现在不同的场景里。理论上,em深度学习/em能够通过提取遥感图像的高层次特征,表征出遥感场景间的细微差别。然而,目前遥感领域并不具备足够的带标签的遥感图像用于训练em深度学习/em中网络模型中巨量的结构参数。当采用现有遥感数据集训练深...

  方法研究

  一篇心电em信号/em识别和em分类/em的论文。定义并提取了基于时域特征、小波域特征和高阶统计量特征等三大类心电特征参数,将一次性直接求解多类模式的 SVM 方法em应用/em于心电em信号/emem分类/em。

  心电图(ECG)特征识别

  深度医疗(1) - 基于em深度学习/em心电图(ECG)特征识别 深度医疗是笔者基于em深度学习/em的医学项目em应用/em开发实践,经过整理输出了文档和本系列课程,希望通过分享可以和大家共同讨论、相互学习,探索更好的解决方案。笔者是一名普通的大数据和人工智能领域从业者,过程中如有错误和理解不到位的地方请广大同仁不吝赐教。笔者一直坚信em深度学习/em和医学的有机结合一定能碰撞出性能强大的深度医疗系统,服务大众。 深度医疗(1) -...

  的介绍

  在过去的这些年里,对二维图像已经有了大量深入的研究,并且有着长足的发展。它在em分类/em任务上取得了极好的结果主要得益于一下两个关键因素: **1.卷积神经网络。 2.数据 - 大量图像数据可用。** 但是对于3D点云,数据正在迅速增长。大有从2D向3D发展的趋势,比如在opencv中就已经慢慢包含了3D点云的处理的相关模块,在数据方面点云的获取也是有多种渠道, 无论是源于CAD模型还是来自LiDA...

  开源框架系列:基础算法之傅立叶变换:1:概要介绍

  傅立叶变换时数字em信号/em处理的重要方法之一,是法国数学家傅立叶在1807年在法国科学学会上发表的一篇文章中所提出的,在文章中使用了正弦函数描述温度分布,而且提出了一个著名的论断:任何连续性的周期em信号/em都可以由一组适当的正弦曲线组合而成。而这个论断被当时审查论文的著名数学家拉格朗日所否定,拉格朗日认为正弦函数无法组合成一个个带有棱角的em信号/em,但是从无限逼近的角度考虑,可以使用正弦函数来非常逼近期直到表示方法...

  多类em分类/em与多标签em分类/em 多类em分类/em(multi-class classification):有多个类别需要em分类/em,但一个样本只属于一个类别 多标签em分类/em(multi-label classificaton):每个样本有多个标签 区别: 对于多类em分类/em,最后一层使用softmax函数进行预测,训练阶段使用categorical_crossentropy作为损失函数 对于多标签分...

  [含代码]

  基于em深度学习/em的时间序列em分类/em引言数据集实验环境搭建实验设计实验代码实验结果 引言 目前,em深度学习/em在计算机视觉和语音识别上有了非常广泛的em应用/em,但是在工业em应用/em方面还没有完善的体系,一方面缺乏数据集另一方缺乏优秀的顶级论文。在工业上的故障诊断领域,大多数据都来自于传感器的采集,如是西储大学轴承数据,TE化工数据集等,都是典型的时间序列,因而绝大多数问题可以抽象成时间序列em分类/em(TSC)问题。因此本人准备从时...

  利用神经网络和支持向量机算法对数字调制方式进行em分类/em

  人工智能的出现使得各个行业都有了新的发展方向。通过和人工智能结合,使得自己的行业打破传统的方式,以一种新的姿态进入人们的视线中。现在我们都离不开em通信/em技术,很多人对于人工智能给em通信/em领域带来什么的改变,在这篇文章中我们会详细的介绍这一问题。 大家都知道,em通信/em网络是我们每天都使用得到的东西,em通信/em网络一般有两大任务,一个是网络的控制,一个是网络的管理和维护。网络控制就是怎么样在一个em通信/em网络中进行有效地资...

  引言文本em分类/em这个在NLP领域是一个很普通而em应用/em很广的课题,而且已经有了相当多的研究成果,比如em应用/em很广泛的基于规则特征的SVMem分类/em器,以及加上朴素贝叶斯方法的SVMem分类/em器,当然还有最大熵em分类/em器、基于条件随机场来构建依赖树的em分类/em方法、当然还有普通的BP神经网络em分类/em方法。在传统的文本em分类/em词袋模型中,在将文本转换成文本向量的过程中,往往会造成文本向量维度过大的问题,当然也有其他的压缩了维度的一些em分类/em方法。然

  综述

  em深度学习/em作为一个领域的重大突破已经被证明是一个非常强大的工具在许多领域。我们是否应该把em深度学习/em作为一切的关键?或者,我们应该抵制黑箱解决方案吗?在遥感社区中存在着一些有争议的观点。在本文中,我们分析了对遥感数据分析的em深度学习/em的挑战,回顾了最近的进展,并提供了资源,使遥感的em深度学习/em从一开始就非常简单。更重要的是,我们提倡遥感科学家将他们的专业知识带进em深度学习/em,并将其作为一种隐含的一般模式,以应对气候变化和城市化等前所未有的大规模有影响的挑战。

  入门(4)

  传统机器学习:特征工程+em分类/em器1.引言经过前面的工作,我们已经解决了数据来源和识别对象问题。那么接下来,我们就要进行机器/em深度学习/em算法的em应用/em了。由于本人写这些博文的目的不在于讲解机器/em深度学习/em理论,所以,涉及到这部分的内容基本不会做太深的原理探讨,不懂的请自行百度,网上的资料有的是。这一部分,我们先从传统机器学习框架开始,几乎所有利用传统机器学习算法进行em分类/em的问题都遵循“特征工程+em分类/em器”的思路,...

  em深度学习/em是近十年来人工智能领域取得的最重要的突破之一。它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、图像与视频分析、多媒体等诸多领域都取得了巨大成功。本文将重点介绍em深度学习/em在物体识别、物体检测、视频分析的最新研究进展,并探讨其发展趋势。 1. em深度学习/em发展历史的回顾 现有的em深度学习/em模型属于神经网络。神经网络的历史可追述到上世纪四十年代,曾经在八九十年代流行。神经网络试图通过模拟大脑认知的机理

  原文地址:文本em分类/em任务介绍文本em分类/em是自然语言处理的一个基本任务,试图推断出给定的文本(句子、文档等)的标签或标签集合。文本em分类/em的em应用/em非常广泛。如:垃圾邮件em分类/em:二em分类/em问题,判断邮件是否为垃圾邮件情感分析二em分类/em问题,判断文本情感是积极(positive)还是消极(negative)多em分类/em问题,判断文...

  本文主要讲述随机过程的知识在同性领域的一些em应用/em,系统阐述em信号/em检测估值等

  上)

  随机过程在em通信/em方面的em应用/em,总结的比较全面

  最近在准备毕业设计,题目是关于使用em深度学习/em进行序列数据进行em分类/em的问题,神经网络在特征识别和em分类/em上具有超常的优势。查阅了很多em深度学习/em的资料,大部分都是针对图像和语音的识别问题,且基本都是卷积神经网络,对处理序列问题不是很适合,处理序列问题还是使用RNN(Recurrent neural network)amp;LSTM(long short term memory networks)。 一次偶然的...

  脑机接口系统中EEGem信号/em特征提取与em分类/em,CSP算法

  基础--不同网络种类--深度置信网络(DBN)

  深度置信网络(DBN)   RBM的作用就是用来生成似然分布的互补先验分布,使得其后验分布具有因子形式。   因此,DBN算法解决了Wake-Sleep算法表示分布难以匹配生成分布的难题,通过RBM使得训练数据的生成分布具有因子形式,从而提高了学习效率。   深度置信网络(Deep Belief Nets,简称DBNs)就是一种无监督学习下的机器学习模型。 em应用/em领域   通常,DBN主要用于对一维...

  的雷达目标检测识别——写在毕业前

  工作后很少上csdn了,大家有问题请移步github提问吧,我会尽快回复! ---------------------------------分割线--------------------------------------------------- 研究生毕设做的雷达目标检测识别,把em深度学习/em用在自然图像的那套东西迁移到SAR图像上,用的faster-rcnn。最近在做最后的整理和优化,代码刚...

  1 语音em信号/em处理较经典的案例是鸡尾酒会问题。很多嘈杂的声音混合在一起,如何对他们进行有效的分离。Bell和Sejnoski于1995年提出了最大熵算法,并且给出了语音em信号/em分离的实验,证实了该方法的可行性和有效性。2 生物医学em信号/em由于生物em信号/em常常是若干独立成分的加权,用独立分量分析技术分解,所得到的结果更具有生理意义,并有利于去除干扰等。3 金融数据分析例如股票的指数很复杂,如何从复杂的信息中提取出

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  1. 前言 记得是 2016 年 3 月 15 日,红色石头坐在下班的地铁上,跟往常一样,打开手机,看看新闻。突然,一条醒目的新闻吸引力我的注意:《AlphaGo 最终局战胜李世石 人机大战总比分 1:4》!虽然,我之前也知道一点 AlphaGo,但是这条新闻着实让我比较惊讶。因为,它标志着人工智能第一次在围棋领域战胜了世界大师级别的选手!机器要逆天了?! AlphaGo 是谁?Alpha...

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  -物体检测系统

  图像em分类/em,检测及分割是计算机视觉领域的三大任务。 em分类/em和检测比较容易理解,图像分割就是把图像分成若干个特定的、具有独特性质的区域并提出感兴趣目标的技术和过程。 对检测任务现在是分one stage和two stage,两者区别是前者不需要生成候选框,直接对目标定位,把定位问题转化为回归问题处理,后者是先生成了一系列样本的候选框,再通过卷积进行em分类/em。就现在看来em深度学习/em结合two stage比较多...

  噪音em分类/em(一)1. 白噪声白噪声(白杂讯),是一种功率频谱密度为常数的随机em信号/em或随机过程,是功率谱密度在整个频域内均匀分布的噪声。此em信号/em在各个频段上的功率是一样的,由于白光是由各种频率(颜色)的单色光混合而成,因而此em信号/em的这种具有平坦功率谱的性质被称作是“白色的”,此em信号/em也因此被称作白噪声。相对的,其他不具有这一性质的噪声em信号/em(功率谱密度不均匀分布)被称为有色噪声。 理想的白噪声具有无限带宽,因而其

  研究者

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  是一篇有关em深度学习/em的利用预训练网络对遥感图像进行em分类/em的论文,原文是英文的,题目是我翻译的

  领域(大牛精心整理)

  一、算法工程师简介(通常是月薪15k以上,年薪18万以上,只是一个概数,具体薪资可以到招聘网站如拉钩,猎聘网上看看)算法工程师是一个非常高端也是相对紧缺的职位。算法工程师包括:音/视频算法工程师(通常统称为语音/视频/图形开发工程师)图像处理算法工程师计算机视觉算法工程师em通信/em基带算法工程师em信号/em算法工程师射频/em通信/em算法工程师自然语言算法工程师数据挖掘算法工程师搜索算法工程师控制算法工程师(云台算法工

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  特点

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  脑机接口技术中EEGem信号/em的特征提取和模式识别算法

  中噪声标签的影响和识别

  问题导入在机器学习领域中,常见的一类工作是使用带标签数据训练神经网络实现em分类/em、回归或其他目的,这种训练模型学习规律的方法一般称之为监督学习。在监督学习中,训练数据所对应的标签质量对于学习效果至关重要。如果学习时使用的标签数据都是错误的,那么不可能训练出有效的预测模型。同时,em深度学习/em使用的神经网络往往结构复杂,为了得到良好的学习效果,对于带标签的训练数据的数量也有较高要求,即常被提到的大数据或海量数据

  笔者曾于2011年开始服役于某部队无线通讯连,目前某三线城市安卓程序员一枚。 下面是本人的一下想法,可能存在不少错误,大家看看就好。 目前短波通讯的连接主要分为音频通讯和摩尔斯码通讯。 音频通讯优点在于使用起来方便简单,可以直接通话。缺点也很明显,一是通讯距离较短,而且em信号/em不好的情况下,错误率高。 而摩尔斯码通讯则操作复杂,需要对人员进行长时间培训才可以进行通讯,优点则是通讯距离远,某些技

  中的发展

  em深度学习/em是一门比较年轻的研究方向,从机器视觉到语音识别,以及自然语言识别等领域都有它的身影。说实话,喵哥此前只是知道有这个学科,但是并不清楚它到底是什么,怎么使用它。其实现在也是一无所知,但是我越发觉得em深度学习/em是我们今后特别需要的专业,今天写下这篇综述性的文章,希望可以对以后学习有所帮助。 em深度学习/em是由Hinton等于2006年提出【1】。首先提出的是自动编码的多层次结构模型,后来在限制玻尔兹曼...

  方向

  em深度学习/em善于在高维度的数据中摸索出错综复杂的结构,因此能em应用/em在许多不同的领域,比如科学、商业和政府。此外,除了图像识别和语音识别,它还在许多方面击败了其他机器学习技术,比如预测潜在药物分子的活性、分析粒子加速器的数据、重构大脑回路、预测非编码DNA的突变对基因表达和疾病有何影响等。也许,最让人惊讶的是,在自然语言理解方面,特别是话题em分类/em、情感分析、问答系统和语言翻译等不同的任务上,em深度学习/em都展现出

  的商品检索技术

  摘要 商品检索是一门综合了物体检测、图像em分类/em以及特征学习的技术。近期,很多研究者成功地将em深度学习/em方法em应用/em到这个领域。本文对这些方法进行了总结,然后概括地提出了商品特征学习框架以及垂类数据挖掘方式,最后介绍了商品检索技术在服装搭配中的em应用/em。 前言 几年前,当人们还在感叹于网页购物的em快速/em便捷时,各大电商巨头就“悄悄地”将它们的购物em应用/em推广到了用户的手机里。从那一刻起,用户购买的习惯也在悄悄地发生

  特征参数的提取matlab代码

  该matlab实现了各种em通信/em调制em信号/em的特征提取,一共包含em通信/emem信号/em的11个特征,非常不粗

  检测识别方法

  一种直扩em通信/emem信号/emem快速/em检测识别方法一种直扩em通信/emem信号/emem快速/em检测识别方法

  自定义卷积网络完成em分类/em。图像预处理(直方图均衡化增加对比度)。 使用数据:德国交em通信/em号识别,其中train/test dataset的Images and annotations及test dataset的Extended annotations including class ids。 实验结果 数据及代码组织结构: 训练过程与结果: 代码 amp;quot;amp;quot;amp;quot; @file: tranfficSignR...

  进行时间序列模式识别

  总概

  传统的em分类/em方法分两种:监督em分类/em和非监督em分类/em。监督em分类/em要求对所要em分类/em的地区必须要有先验的类别知识,即先要从所研究地区中选择出所有要区分的各类地物的训练区,用于建立判别函数。常用的监督em分类/em方法有:K近邻法、马氏距离em分类/em、最大似然法等方法。监督em分类/em方法主要有:均值、方法等。研究者对非监督em分类/em产生的类别较难控制监督em分类/em,结果通常不理想。     近年来,em分类/em方法逐渐向机器学习的方向发展。传统机器...

  Attention机制在2016年被大量em应用/em在nlp中,在之前的博客中也介绍了Attention机制在AS任务上的em应用/em,这里简单介绍Attention在AS任务上的em应用/em。在对AS任务建模时,采用问题和答案对的形式建模,因此可以根据问题和答案的关系设计Attention机制。而文本em分类/em任务中则稍有不同,文本em分类/em建模方式为问题和标签。因此Attention机制的设计一般被em应用/em于时序模型中,通过时序状态...

  计算

  来源: 微软研究院AI头条本文约5643字,建议阅读10分钟。在图像、语音识别、自然语言处理、强化学习等许多技术领域中,em深度学习/em是非常有效的,并且某些问题已经达到甚至超越...

  西工大谢磊老师的讲座:对抗学习+em深度学习/em在语音上的em应用/em

  进行频谱分析

  实验二 em应用/emem快速/em离散傅里叶变换 (FFT)对em信号/em进行频谱分析 一、实验目的 1、通过这一实验,能够熟练掌握em快速/em离散傅里叶变换(FFT)的原理及其用FFT进行频谱分析的基本方法。 2、在通过计算机上用软件实现FFT及em信号/em的频谱分析。 3、通过实验对离散傅里叶变换的主要性质及FFT在数字em信号/em处理中的重要作用有进一步的了解。 二、实验要求及内容 1、实验前学生应认真学习《数字em信号/em处理》中有关章节的内容,掌握em快速/em傅里叶变换的基本原理以及如何用FFT等计算em信号/em频谱。 2、预习实验指导书,用一种语言编写FFT的通用程序块。 3、上机独立调试,通过程序,可选择下面列出的序列中的3~4种,并取N为不同的2的幂次方的情况进行实验,并打印出或的值,作出或的曲线。 本实验中有六种输入序列。即 (1) 实指数序列 (2) 复指数序列 (3) 周期为N的正弦序列

  实践(AlexNet、ResNet)

  卷积神经网络(CNN)在图像处理方面有很多出色的表现,在ImageNet上有很多成功的模型都是基于CNN的。AlexNet是具有历史意义的一个网络,2012年提出来当年获得了当年的ImageNet LSVRC比赛的冠军,此后ImageNet LSVRC的冠军都是都是用CNN做的,并且层数越来越深。可以说AlexNet的提出是具有里程碑式的意义的,它使得CNN成为图像识别em分类/em领域的核心算法,引来了...

  概率论与随机过程及其在em信号/em处理与em通信/em中的em应用/em,国内还没有此方面的书。

  处理中傅里叶等变换的理解

  上了这么久的学,突然感觉学的最明白的课程竟然是em信号/em处理…… 其实刚开始接触em信号/em处理的时候,整个人的状态就是——懵,这是什么东西,能干什么用。最后通过一个知乎大神顿时醍醐灌顶。 那个时候还不会用CSDN,如果有的话看一些大神的博客,估计也能明白吧。 言归正传。 em信号/em处理中有很多的变换,为什么要有变换这个东西? 理由就是:把在时域内不好处理的em信号/em变换到频域里处理。 那变换了为什么就好处理了? 其实这就...

  字射频存储器是电子战中较为行之有效的技术手段,它能通过对接收到的敌方em信号/em进行不同的处理以实现时敌方雷达进行相应的干扰。由于雷达em信号/em瞬时带宽的不断增大而使器件发展水平滞后,信道化DRFM技术重要性变得日益突出。文中简述了DRFM的基本原理和信道化DRFM的的方法,并用Matlab仿真验证了信道化DRFM的可行性,分析了通道数量对合成em信号/em的质量的影响,为以后的工程中实现DRFM存储较高的瞬时带宽提供了

  ,Keras实现

  本文对脑电波em信号/em进行em分类/em。人类大脑在接受不同的刺激(光照、声音)时,脑电波的形状是不一样的。因而,想通过对脑电波进行学习,从而判断大脑接受了哪种刺激。我们在人的大脑上安装了32个芯片,芯片的分布如下图所示。这些芯片每隔一定的秒数就会测得em信号/em、这些em信号/em就是脑电波em信号/em。显然,脑电波数据是时间序列。脑电波的时间序列如下:每一条脑电波都对应了一种刺激(共6种),结构如下:本文构建了LSTM模型来对脑电波数...

  机器学习一般用来处理结构化的数据,em深度学习/em一般用来处理非结构化的数据,例如图像、视频、文字等。 、

  em应用/emem分类/em服务器上对sflow采样报文进行分析,结合arp表,识别出网络中存在的终端设备,以及终端设备在进行哪些网络em应用/em。具体步骤:1.      服务器通过SNMP获取网关下终端列表,即mac地址和ip地址映射关系表2.      网段内流量信息通过sflow采样发送到服务器3.      服务器根据预先确定的算法对流进行em应用/emem分类/em体验度量服务器对各接入层节点通过RPING采集达到各类em应用/em的目标地址...

  intro Implementation Data for Training Network Simulation Test ResourceintroNvidia在做自动驾驶的时候,思路和传统思路果然有些差异。比如Google使用的是激光雷达+摄像头+IMU+惯导系统+GPS等等。Nvidia做法是采取end2end的方法,就是直接从摄像头的像素-汽车的控制。就是把采集的图片作为输入,汽车的轮子

  等任务中的发展

  本文简单介绍一下2012年以来几篇重要的图像em分类/em论文。 2012年AlexNet[1],证明了深层CNN网络能提升图像em分类/em的效果。该文章使用了8层的网络,获得了2012年ImageNet数据集上图像em分类/em的冠军。核心trick就是relu+local response normalization + overlapping pooling。为了避免过拟合使用了data augmentati

  作者:llhthinker 个人博客:文本em分类/em任务介绍 文本em分类/em是自然语言处理的一个基本任务,试图推断出给定的文本(句子、文档等)的标签或标签集合。 文本em分类/em的em应用/em非常广泛。如: 垃圾邮件em分类/em:二em分类/em问题,判断邮件是否为垃圾邮件 情感分析 二em分类/em问

  清华大学严蔚敏数据结构习题集(C版)答案.chm 相关下载链接:download/shangqiu100/2231532?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/shangqiu100/2231532?utm_source=bbsseo[/url]

  阿里巴巴B2B【阿里巴巴(中国)网络技术有限公司】于2009年10月16日在成都的校园招聘笔试题。 卷1和卷2分别是Java和C++的不定项选择题,共25题,选做一卷。 卷3有15个不定项选择题,所有人都要做。 最后是两个开放性的主观题。 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/yulin1416/2453193?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/yulin1416/2453193?utm_source=bbsseo[/url]

  uestc 的清水河上网脚本,大家可以参考下怎么写shell,写的不错 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/wbo4958/2589864?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/wbo4958/2589864?utm_source=bbsseo[/url]

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