深度學習如何解決低訊雜比下的檢測識別問題?

時間 2021-06-02 14:16:32

1樓:星辰大海

建議嘗試一下深度殘差收縮網路

深度殘差收縮網路是一種專門針對含雜訊資料的深度學習方法。它具體的做法是在深度學習模型中引入了軟閾值化,而且其閾值也是通過乙個子網路自動設定的,見下圖:

深度殘差收縮網路原本是用在振動訊號上的,在檢測識別上可能要有所調整。

2樓:

不知道是哪一類的檢測,如果是經典的那些訊號檢測,特別是訊號和雜訊的分布已知,按照經典的訊號檢測方法比如MAP得到的是理論的最優值,用深度這些方法也沒有辦法獲得更好的效能。在資訊理論和控制領域,夏農、維納等人的工作是非常卓越的,就像通過深度的的自動編碼也不能獲得超越山農極限。但是特殊問題和場景下深度學習還是會有可能有應用的。

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