چگونه شبکه های عصبی پیشرفته وضوح سیگنال و تشخیص خطا را بهبود می بخشند

جدول پیوندها

چکیده و 1. مقدمه

2. مقدمات و 2.1. دکانولوشن کور

2.2. شبکه های عصبی درجه دوم

3. روش شناسی

3.1. فیلتر کانولوشن درجه دوم حوزه زمان

3.2. برتری استخراج ویژگی های چرخه ای توسط QCNN

3.3. فیلتر خطی دامنه فرکانس با تابع هدف طیف پوششی

3.4. بهینه سازی یکپارچه با طرح توزین آگاه از عدم قطعیت

4. آزمایشات محاسباتی

4.1. تنظیمات آزمایشی

4.2. مطالعه موردی 1: مجموعه داده PU

4.3. مطالعه موردی 2: مجموعه داده JNU

4.4. مطالعه موردی 3: مجموعه داده HIT

5. آزمایشات محاسباتی

5.1. مقایسه روش های BD

5.2. نتایج طبقه بندی در شرایط مختلف نویز

5.3. استفاده از ClassBD برای طبقه بندی کننده های یادگیری عمیق

5.4. استفاده از ClassBD برای طبقه‌بندی‌کننده‌های یادگیری ماشین

5.5. قابلیت استخراج ویژگی شبکه های درجه دوم و معمولی

5.6. مقایسه فیلترهای ClassBD

6. نتیجه گیری

پیوست و مراجع

در این بخش، یک استنتاج نظری برای پاسخ به سؤال زیر ارائه می‌کنیم: چرا شبکه های کانولوشن درجه دوم برای استخراج ویژگی ها از سیگنال های دوره ای و غیر ثابت مفید هستند؟

همانطور که در معادله نشان داده شده است. (11)، یک شبکه درجه دوم از یک هسته کانولوشن با اندازه 𝐾 استفاده می کند تا روی یک بخش از 𝒙 بپیچد. تابع درجه دوم دو قسمت دارد: حاصلضرب دو …