Técnicas para rechazar la ruidosa entrada de la red neuronal

1. ¿Pueden las redes neuronales manejar datos ruidosos??
2. ¿Puede una red neuronal ajustar el ruido??
3. ¿Qué es el ruido en la red neuronal??
4. Por qué usar redes neuronales?

¿Pueden las redes neuronales manejar datos ruidosos??

Las redes neuronales son bastante capaces de lidiar con datos ruidosos. Si para la misma entrada, algunas salidas son 1 Otras son 0, una buena red neuronal generaría la probabilidad de que la salida sea 1.

¿Puede una red neuronal ajustar el ruido??

En ambos escenarios, una baja relación señal / ruido se convierte en una preocupación. Aquí, demostramos que el uso de redes neuronales profundas permite realizar un ajuste y extraer información útil de conjuntos de datos ruidosos.

¿Qué es el ruido en la red neuronal??

Bueno, el ruido más común agregado durante el entrenamiento del modelo es el ruido gaussiano o el ruido blanco. Todos sabemos que el ruido gaussiano tiene una media de cero y una desviación estándar de uno. La adición de este ruido gaussiano a las entradas de una red neuronal se llama "Jitter".

Por qué usar redes neuronales?

¿Por qué son importantes las redes neuronales?? Las redes neuronales pueden ayudar a las computadoras a tomar decisiones inteligentes con asistencia humana limitada. Esto se debe a que pueden aprender y modelar las relaciones entre los datos de entrada y salida que no son lineales y complejos.