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【基于深度学习的脑电图识别】应用篇：DEEP LEARNING APPROACHES FOR AUTOMATIC ANALYSIS OF EEGS

DEEP LEARNING APPROACHES FOR AUTOMATIC ANALYSIS OF EEGS

  • 摘要：
  • 数据：
  • 时序信号的时序建模：
    • 特征提取方法：
  • 利用时空上下文建模：
    • 1. 混合 HMMs：
      • 模型结构：
      • 参数设置：
    • 2. 使用卷积神经网络改进空间建模：
      • 2.1 2-D 卷积神经网络
        • 网络结构：
        • 参数设置：
      • 2.2 残差神经网络：
        • 残差模块：
        • 参数设置：
      • 2.3 使用深度卷积生成对抗网络的无监督学习：
        • 生成器：
        • 判别器ÿ

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