ディープラーニングによる信号分類

ディープネットワークを使用して、信号、時系列、またはセンサーデータなどのシーケンスデータを分類するためのワークフローを学習します。このワークフローには、データの準備、信号の特性を考慮した学習オプションの選択、再帰層でのネットワークアーキテクチャの作成が含まれます。

コースモジュール

Introduction

Get an overview of the course.

レッスン:

Course Overview

Outline and Learning Outcomes

Course Example: Classify Flooding Severity

Import Signals in Labeled Subfolders

Use datastores to import signals and their corresponding labels.

レッスン:

Import Signals with a Datastore

Import Signal Labels

Visualize Signal Data Set

Read in Data Set that Fits in Memory

Prepare Training Inputs

Create all the components needed to train a signal classification network.

レッスン:

Training Inputs

Train, Test, and Validation Data

Recurrent Networks

Create LSTM Architecture

Training Options

Train and Evaluate a Signal Classification Network

Train a deep network for signal classification using basic inputs. Then predict with the network and evaluate its performance.

レッスン:

Network Training Function

Train the Network

Evaluate Network

Adjust Training Inputs to Improve the Network

Learn techniques to improve your deep network, focusing on techniques that are specific to signal applications.

レッスン:

Improve Network Performance Overview

Impact of Sequence Length

Standardize Sequence Length

Epochs and Mini Batches

Bidirectional Recurrent Layers

Adjust Training Inputs

Conclusion

Learn next steps and give feedback on the course.

レッスン:

Summary

Additional Resources

Survey

ディープラーニングによる信号分類

コースモジュール

Introduction

Import Signals in Labeled Subfolders

Prepare Training Inputs

Train and Evaluate a Signal Classification Network

Adjust Training Inputs to Improve the Network

Conclusion

言語

フィードバックを自動的に受けられる実践的な演習環境
Web ブラウザーから MATLAB にアクセス可能
共有可能な進捗レポートとコース修了証

ディープラーニング入門

ディープラーニングによる信号セグメンテーション

MATLAB 入門

ディープ ラーニングによる信号分類

コース モジュール

Introduction

Import Signals in Labeled Subfolders

Prepare Training Inputs

Train and Evaluate a Signal Classification Network

Adjust Training Inputs to Improve the Network

Conclusion

言語

フィードバックを自動的に受けられる実践的な演習環境Web ブラウザーから MATLAB にアクセス可能共有可能な進捗レポートとコース修了証

ディープ ラーニング入門

ディープ ラーニングによる信号セグメンテーション

MATLAB 入門

ディープラーニングによる信号分類

コースモジュール

フィードバックを自動的に受けられる実践的な演習環境
Web ブラウザーから MATLAB にアクセス可能
共有可能な進捗レポートとコース修了証

ディープラーニング入門

ディープラーニングによる信号セグメンテーション