EEG情感分类第24页

Arxiv网络科学论文摘要24篇(2021-01-05)

网络机制实证分类;大型网络动力系统的相互作用和动力学的自动发现;动态隐变量网络模型;通过图神经网络量化城市道路网络的空间同质性;使用上下文信息增强Twitter情感分类;必要性网络：模拟残疾人及其照护者缓解

ComplexLY·2021-04-14 21:41

图像分类综述

根据图像语义内容的不同层次可以将图像分类划分为：（1）对象分类objectcategorization（2）场景分类sceneclassification（3）事件分类eventclassification（4）情感分类

七八音·2021-04-14 09:40

5.1注意力机制 Attention is all you need

4、情感分类中的注意力5、seq2seqAttention参考本

炫云云·2021-04-05 15:27

【情感识别】基于matlab GUI语音情感分类识别【含Matlab源码 354期】

一、简介基于matlabGUI语音情感分类识别二、源代码clc;closeall;defcolor=[0,0,0];h_fig=figure(1);set(h_fig,'Menubar','name',

紫极神光·2021-02-21 19:52

PaddlePaddle飞桨《高层API助你快速上手深度学习》『深度学习7日打卡营』--自定义数据集OCEMOTION–中文情感分类

赛题背景自从2017年具有划时代意义的Transformer模型问世以来，短短两年多的时间内，如雨后春笋般的出现了大量的预训练模型，比如：Bert，Albert，ELECTRA，RoBERta，T5，GPT3等等。然而之前的基准评测体系存在两个缺陷：评测强度不够，模型不通用。评测强度不够指的是选手只提交结果，不提交inference的代码。模型不通用指的是预训练模型不能保证在相同超参数情况下在所有

livingbody·2021-02-08 18:25

基于TextCNN（pytorch实现）的文本情感分类

TextCNN源于2014年一篇NLP领域的论文：《ConvolutionalNeuralNetworksforSentenceClassification》论文链接：https://arxiv.org/abs/1408.5882 TextCNN应该算是CNN应用于文本分类最经典的模型。下面这幅图源于论文，通过这幅图其实就能知道TextCNN的核心思想了。这里采取不同大小卷积核进行卷

#苦行僧·2021-02-02 16:18

EEG源分析思考总结

最近，由于高校的放假，我的工作也算是得以空闲起来，有了时间来看看文献学习知识，我在很久之前也写过关于《eeg源分析的简介》，大致也介绍了源分析所需要的东西，这几天我也一直在读以下两篇文献，今天的内容也是对这些东西的思考总结

BrainTechnology·2021-01-30 14:26

pytorch实现IMDB数据集情感分类（全连接层的网络、LSTM）

目录一、任务描述二、思路分析三、准备数据集3.1基础dataset的准备3.2文本序列化四、构建模型4.1仅有全连接层4.2LSTM4.3训练和测试五、完整代码5.1全连接层实现分类完整代码5.2LSTM分类完整代码5.3测试结果一、任务描述使用Pytorch相关API，设计两种网络结构，一种网络结构中只有全连接层，一种使用文本处理中最为常用的LSTM，将数据集进行10分类，观察并对比两者的分类效

我唱歌比较走心·2021-01-30 13:41

RNN实战情感分类

Embedding层介绍cellimportosimporttensorflowastfimportnumpyasnpfromtensorflowimportkerasfromtensorflow.kerasimportlayerstf.random.set_seed(22)np.random.seed(22)os.environ["TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL"]='2'batchs

sweetheart7-7·2021-01-28 11:51

EEG数据的预处理步骤(过程截图待更新)

ERP一般只到30Hz，取的滤波范围可能是0.1~40，或者0.130,0.530如果需要分析时频的话，会选0.5~70，预处理最主要的目的：去掉干扰叠加平均可以去掉的伪迹特征：零均值无法叠加平均去掉的噪声：主要是眼电（ICA），坏段（剪），慢性的漂移（滤波，剪基线）几种滤波方式：低通滤波——上限，低于上限的通过，比如30Hz高通滤波——下限，高于下限的能过，比如0.1Hz带通滤波——上下限，在上

茗创科技·2021-01-25 23:05

自然语言处理--keras实现一维卷积网络对IMDB 电影评论数据集构建情感分类器

为什么在NLP分类任务中选择CNN呢？1.CNN神经网络可以像处理图像一样处理文本并“理解”它们2.主要好处是高效率3.在许多方面，由于池化层和卷积核大小所造成的限制（虽然可以将卷积核设置得更大），会导致丢弃信息，但这并不意味着它们不是有用的模型。利用CNN能够有效地对相对较大的数据集进行检测和预测情感4.即使依赖Word2vec词嵌入，CNN也可以在不映射整个语言的条件下，通过较少的词嵌入表示来

@糯米君·2021-01-24 18:32

pytorch训练lstm_使用pytorch,预训练词向量，lstm,torchtext完成情感分类

分类是NLP处理中的一项基本任务，可以是两类，多类甚至多标签分类。可以基于tensorflow,keras或者pytorch来完成。本文采用训练好的词向量+LSTM模型来完成分类。本文是英文分类的样例，中文分类类似，可以先按文章路径下载词向量文件，然后准备训练数据，依次准备，进行训练。如果需要数据和完整源代码请在文章后留言。预训练的词向量有很多，英文的包括glove的各种版本，实际上100维或者2

有所不知·2021-01-24 15:15

与EEG信号的相关的基础知识以及运动想象信号的生理活动

你看风景很美·2021-01-16 11:02

cvpr 注意力机制_计算机视觉中的注意力机制

在自然语言处理方向，如果要进行情感分类的话，在某个

和蔼而不可亲·2021-01-14 12:07

EEG微状态资源整合

不论是在公众号还是在博客上，基本上是围绕EEG相关的分析方法进行一定的阐述，但是EEG分析方法总是多种多样的，虽然我已经写了很多的文章，但是在EEG技术面前，我还是很初级的学生。

BrainTechnology·2021-01-13 12:44

循环神经网络总结

`N-garm`表示方法3.向量化3.1one-hot编码3.2wordembedding3.3wordembeddingAPI3.4数据的形状变化文本情感分类目标1.案例介绍2.思路分析3.准备数据集

CharlesDavid_coder·2021-01-09 17:46

Bert MLM

(maskedlanguagemodel)是一个很有前景的方向，开个帖子记录下相关的发展思路.MLM小样本学习这篇论文我没有看，是从苏神的博客学到的，本质上是把MLM应用到文本分类，比如，我们想做一个情感分类

得克特·2021-01-07 17:16

paddlenlp text_classification(文本分类项目使用一)

开发环境paddlepaddlepython3.7win64官方github链接地址效果展示目的:官方用的数据集是进行中文文本的情感分类任务,我这里博客将制作自定义的数据集,利用百度paddlenlp下的

程序员进化不脱发!·2020-12-31 17:14

文本情感分类python_文本情感分类（一）：传统模型

很碰巧的是，两个比赛中，都有一题主要涉及到中文情感分类工作。在做“亮剑杯”的时候，由于我还是初涉，水平有限，仅仅是基于传统的思路实现了一个简单的文本情感分类模型。

Sahadhammika·2020-12-30 04:53

论文推荐丨Co-GAT：一种用于联合对话行为识别和情感分类的交互式图注意力网络

在对话系统中，对话行为识别和情感分类是捕获说话人意图的两个相关任务，其中对话行为和情感可以分别指示显式意

AMiner科技·2020-12-28 21:24

李宏毅机器学习作业4——Recurrent Neural Network

本作业来源于李宏毅机器学习作业说明，详情可看Homework4-RecurrentNeuralNetwork(友情提示，可能需要)参考李宏毅2020机器学习作业4-RNN：句子情感分类作业要求作业要求：

迷雾总会解·2020-12-24 21:21

基于EEG-EMG混合控制方法的研究—生物机器人应用：现状、挑战与未来方向（二)

02基于肌电图的混合控制方法综述基于EEG-EMG的混合控制接口的基本思想是在控制方法中融合EEG和EMG信号，信号的融合可以以许多不同的方式进行，并且可能取决于特定应用和用户能力等因素。

BCIduino脑机接口社区·2020-12-23 16:52

基于EEG-EMG混合控制方法的研究—生物机器人应用：现状、挑战与未来方向（一）

同样，最近发展基于脑电图（EEG）的控制方法的趋势和尝试也显示了这一领域在现代生物机器人领域的潜力，但是基于脑电的控制方法有待完善。一种将这两种控制方法结合起来的新方法，利用每个系统

BCIduino脑机接口社区·2020-12-22 15:46

【NLP理论到实战】11 循环神经网络实现文本情感分类

文章目录循环神经网络实现文本情感分类目标1.Pytorch中LSTM和GRU模块使用1.1LSTM介绍1.2LSTM使用示例1.3GRU的使用示例1.4双向LSTM1.4LSTM和GRU的使用注意点2.

Onedean·2020-12-19 23:04

睡眠多导图数据集 Sleep-EDF简介

EuropeanDataFormat即欧洲数据格式：一种用于交换和存储多通道生物和物理信号的简单而灵活的格式），其中Version2的数据库包含197个整夜的PolySomnoGraphic睡眠记录，其中包含EEG

Oops·2020-12-07 21:35

EEG Dataset LEMON dataset

DataDescriptor:Amind-brainbodydatasetofMRI,EEG,cognition,emotion,andperipheralphysiologyinyoungandoldadultsdataseturl

cggl·2020-12-04 09:01

使用RNN模型(Pytorch)实现文本情感分类

导入所需要的包importcollectionsimportosimportrandomimporttarfileimporttorchfromtorchimportnnimporttorchtext.vocabasVocabimporttorch.utils.dataasDataimporttime基本参数配置os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0"devic

ZhaoHH丶·2020-11-24 21:18

深度学习应用于脑电信号分析处理的相关论文，更新了......

Deeplearning-basedelectroencephalographyanalysis:asystematicreview论文地址：论文地址主要思想：这篇综述回顾了从2010年到2018年的156篇将DL（DeepLearning，深度学习）应用在EEG

清酒学者·2020-11-09 15:30

基于pytorch的Bi-LSTM中文文本情感分类

基于pytorch的Bi-LSTM中文文本情感分类目录基于pytorch的Bi-LSTM中文文本情感分类一、前言二、数据集的准备与处理2.1数据集介绍2.2文本向量化2.3数据集处理三、模型的构建3.1LSTM

郭畅小渣渣·2020-10-23 20:33

BCIduino社区|HY-BCI Pro多通道科研级脑电放大器接收lsl脑电数据并进行显示

1.将脑电数据发送端的发送设备改成’BCIduino’，并设置相应的通道数等；info=StreamInfo('BCIduino','EEG',32,100,'float32','myuid34234'

BCIduino脑机接口社区·2020-10-08 20:44

阅读笔记7：多类运动想象脑电信号识别及其在BCI中的应用研究

文章目录论文信息笔记1.摘要2.绪论2.1EEG信号处理方法国内外研究进展2.2存在的问题3.脑电信号采集及预处理方法3.1共平均参考（CAR）3.2Butterworth带通滤波器4.运动想象EEG信号特征提取

曲悦丹田·2020-09-23 21:07

BCIduino整理|EEG信号的伪迹来源及去除方法

关于伪迹来源，这里有比较系统的整理：https://zhuanlan.zhihu.com/p/42681420归纳了两类伪迹，一类是受试者自身的原因导致的（心电/肌电/眼电/运动/出汗等），另一类是外部干扰等引起的（工频/静电/接触不良/设备间等其他电磁波干扰/）。这里有一些简单的去除方法：https://cloud.tencent.com/developer/article/1540172htt

BCIduino脑机接口社区·2020-09-22 16:37

NLP学习（十）-情感分析技术及案例实现-Python3实现

文章目录1情感分析简述2情感分类2.1基于语义的情感词典方法2.2基于机器学习的情感分类方法3情感检索4情感抽取5情感分析实战5.1词向量模型5.2Word2Vec5.3卷积神经网络CNN5.4循环神经网络

安然烟火·2020-09-17 20:46

结合matlab代码案例解释ICA独立成分分析原理

ICA特性本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：941473018关于ICA，可以查看Rose小哥之前分享的《ICA独立成分分析去除EEG

脑机接口社区·2020-09-16 08:35

前额单通道脑电睡眠分期算法设计

3.眨眼检测,利用中值滤波器提取短时间内荆棘状的波形，出现一次与静态EEG值偏差1/128以上的波谷和波峰时，即认定为眨眼。

小白和小白狼·2020-09-16 08:00

中国高校计算机大数据挑战赛预选赛baseline

中国高校计算机大数据挑战赛预选赛baseline预选赛：文本情感分类模型本预选赛要求选手建立文本情感分类模型，选手用训练好的模型对测试集中的文本情感进行预测，判断其情感为「Negative」或者「Positive

步步星愿·2020-09-15 23:59

自然语言处理-正负向情感分类demo

1.首先运用tensorflow进行建模，主要运用lstm模型建立神经网络。2.利用北京师范大学和人民大学词向量模型3.利用酒店评价语料进行模型训练4.利用flast和WSGIServer进行模型服务发布现将训练结果分享，获取两个模型后可直接运行。模型训练源代码涉及保密内容，后续稍微修改后会发布。#coding=gbk'''基于tensorflow自然语言预测程序'''importre#结巴分词i

高远321·2020-09-15 20:02

周末荐

这是腾讯AILab第二次参加ACL，共5篇论文入选（去年为3篇），涉及神经机器翻译、情感分类和自动评论等研究方向

腾讯技术工程·2020-09-15 07:44

文本情感分类：深度学习模型(2)

在《文本情感分类：传统模型(1)》一文中，简单介绍了进行文本情感分类的传统思路。

weixin_30500663·2020-09-15 03:36

深度学习（四）Keras搭建神经网络实战文本情感分类

本文内容：1.Keras核心组件2.使用Keras构建神经网络解决文本情感分类问题本节将进一步介绍神经网络的核心组件，即层、网络、目标函数和优化器和Keras，我们将用三个介绍性示例深入讲解如何使用神经网络解决实际问题

MachinePlay·2020-09-15 02:18

用户评论实体识别及情感分类

：RNN下的LSTM3.规则匹配：基于词典1,2两种方法都是序列标注问题，eg"宝马的座椅比帕萨特更舒服",标注"宝(B)马(E)""宝马座椅比帕萨特更舒服",标注"宝(B)马(M)座(M)椅(E)"情感分类

黑夜之烛·2020-09-13 17:46

NLP任务之文本对分类

任务上一篇是句子的情感分类任务(文本分类)，这一篇是基于pytorch的文本对分类任务。

Muasci·2020-09-13 15:12

NLP任务之情感分类

文章目录背景流程第一步:统计单词数分布(数据可视化)第二步:预处理第三步:定义模型第四步:训练第五步:测试参考背景使用pytorch框架下的CNN、RNN，并使用词向量，完成情感分类。

Muasci·2020-09-13 15:40

BiGRU

然而，在文本情感分类中，如果当前时刻的输出能与前一时刻的状态和后一时刻的状态都产生联系。

爱喝矿泉水的男孩·2020-09-13 14:32

手动学习深度学习_08

手动学习深度学习_081.文本分类1.1文本情感分类1.2文本情感分类数据集1.2.1读取数据以及预处理1.3使用循环神经网络进行情感分类1.3.1双向循环神经网络1.3.2加载预训练的词向量1.3.3

dayday学习·2020-09-12 14:49

BiLSTM介绍及代码实现

一、介绍1.1文章组织本文简要介绍了BiLSTM的基本原理，并以句子级情感分类任务为例介绍为什么需要使用LSTM或BiLSTM进行建模。

惜缘_梅西·2020-09-12 08:38

浅聊EEG中的跨频率耦合CFC

浅聊EEG中的跨频率耦合CFC我们知道，EEG信号可以分为delta、theta、alpha、beta、gamma等频带，而所谓的跨频率耦合（cross-frequencycoupling,CFC），实际上是不同频带

悦影科技·2020-09-12 07:31

上海交大情感脑电数据集(SJTU Emotion EEG Dataset，SEED)

SJTU情感脑电数据集（SEED）是由BCMI实验室提供的EEG数据集的集合，该实验室由吕宝粮教授领导。SEED数据集介绍SEED数据集包含对象观看电影剪辑时的脑电信号。

Hubert_xx·2020-09-11 23:53

CV：基于Keras利用CNN主流架构之mini_XCEPTION训练情感分类模型hdf5并保存到指定文件夹下

CV：基于Keras利用CNN主流架构之mini_XCEPTION训练情感分类模型hdf5并保存到指定文件夹下目录图示过程核心代码图示过程核心代码defmini_XCEPTION(input_shape

一个处女座的程序猿·2020-09-11 22:48

情感分析代码（阅读+书写+注释）

对影评数据进行NLP情感分类（二分类的问题）kaggle竞赛试题地址：https://www.kaggle.com/c/word2vec-nlp-tutorial/数据集地址：链接：https://pan.baidu.com

无敌小熊猫·2020-09-11 07:22

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