딥러닝을 사용한 신호 분류

심층 신경망을 사용하여 신호, 시계열, 센서 데이터 등의 순차적 데이터 시퀀스를 분류하기 위한 워크플로를 알아볼 수 있습니다. 이 워크플로에는 데이터 준비, 신호와 관련된 훈련 옵션 선택, 순환 계층을 포함한 신경망 아키텍처 생성 등이 포함됩니다.

교육과정 모듈

Introduction

Get an overview of the course.

강의 내용:

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.

강의 내용:

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.

강의 내용:

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.

강의 내용:

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.

강의 내용:

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.

강의 내용:

Summary

Additional Resources

Survey

딥러닝을 사용한 신호 분류

교육과정 모듈

Introduction

Import Signals in Labeled Subfolders

Prepare Training Inputs

Train and Evaluate a Signal Classification Network

Adjust Training Inputs to Improve the Network

Conclusion

언어

자동화된 피드백이 제공되는 실습 연습문제
웹 브라우저를 통해 MATLAB 이용
공유 가능한 진도 보고서 및 교육과정 수료증

Deep Learning Onramp

딥러닝을 사용한 신호 분할

MATLAB Onramp

딥러닝을 사용한 신호 분류

교육과정 모듈

Introduction

Import Signals in Labeled Subfolders

Prepare Training Inputs

Train and Evaluate a Signal Classification Network

Adjust Training Inputs to Improve the Network

Conclusion

언어

자동화된 피드백이 제공되는 실습 연습문제웹 브라우저를 통해 MATLAB 이용공유 가능한 진도 보고서 및 교육과정 수료증

Deep Learning Onramp

딥러닝을 사용한 신호 분할

MATLAB Onramp

자동화된 피드백이 제공되는 실습 연습문제
웹 브라우저를 통해 MATLAB 이용
공유 가능한 진도 보고서 및 교육과정 수료증