Howtosignalprocessing
- Les réseaux de neurones peuvent-ils gérer les données bruyantes?
- Un réseau neuronal peut-il s'adapter au bruit?
- Qu'est-ce que le bruit dans le réseau neuronal?
- Pourquoi utiliser les réseaux de neurones?
Les réseaux de neurones peuvent-ils gérer les données bruyantes?
Les réseaux de neurones sont tout à fait en mesure de gérer des données bruyantes. Si pour la même entrée, certaines sorties sont 1 d'autres sont 0, un bon réseau neuronal énoncerait la probabilité que la sortie soit 1.
Un réseau neuronal peut-il s'adapter au bruit?
Dans les deux scénarios, un faible rapport signal / bruit devient une préoccupation. Ici, nous démontrons que l'utilisation de réseaux de neurones profonds permet d'effectuer un ajustement et d'extraire des informations utiles des ensembles de données bruyants.
Qu'est-ce que le bruit dans le réseau neuronal?
Eh bien, le bruit le plus courant ajouté lors de l'entraînement du modèle est le bruit gaussien ou le bruit blanc. Nous savons tous que le bruit gaussien a une moyenne de zéro et un écart-type de un. L'ajout de ce bruit gaussien aux entrées d'un réseau neuronal est appelé «gigue».
Pourquoi utiliser les réseaux de neurones?
Pourquoi les réseaux de neurones sont-ils importants? Les réseaux de neurones peuvent aider les ordinateurs à prendre des décisions intelligentes avec une assistance humaine limitée. En effet, ils peuvent apprendre et modéliser les relations entre les données d'entrée et de sortie non linéaires et complexes.
