Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Khoa Học Tự Nhiên
Vật lý
Ứng dụng thuật toán mạng bộ nhớ dài ngắn hạn trong phân loại tín hiệu sóng não
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Ứng dụng thuật toán mạng bộ nhớ dài ngắn hạn trong phân loại tín hiệu sóng não
Ðông Quân
590
12
pdf
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
Bài viết tập trung vào độ chính xác phân loại và thời gian huấn luyện, đồng thời kiểm tra các dạng kiến trúc khác nhau cũng như các thông số khởi tạo của mạng bộ nhớ dài ngắn hạn (LSTM). Các kết quả đạt được chỉ ra rằng cấu trúc bộ dữ liệu 3 chiều có hiệu suất tốt hơn so với cấu trúc bộ dữ liệu 2 chiều và mạng bộ nhớ dài ngắn hạn là phù hợp cho nhiệm vụ này. Ngoài ra, nghiên cứu của chúng tôi cũng được đối sánh với các nghiên cứu của các tác giả khác nhằm chứng minh sự hiệu quả của thuật toán phân loại. | Tạp chí Phát triển Khoa học và Công nghệ Khoa học Tự nhiên 5 2 1167-1178 Open Access Full Text Article Bài nghiên cứu Ứng dụng thuật toán mạng bộ nhớ dài ngắn hạn trong phân loại tín hiệu sóng não Huỳnh Quốc Việt1 2 Nguyễn Thị Như Quỳnh1 2 Trần Đức Minh1 2 Lê Ngọc Ánh1 2 Nguyễn Thanh Phước1 2 Huỳnh Văn Tuấn1 2 TÓM TẮT Cảm xúc con người đóng vai trò quan trọng trong việc giao tiếp khi không sử dụng ngôn ngữ và cảm xúc cũng hỗ trợ cho các nghiên cứu về hành vi của con người. Ngoài ra tín hiệu điện não đã Use your smartphone to scan this được các nhà nghiên cứu đánh giá cao về độ tin cậy cũng như dễ dàng lưu trữ và ghi nhận. Do đó QR code and download this article phương pháp sử dụng điện não đồ để nhận dạng cảm xúc của con người hiện đang là một lĩnh vực tương đối mới. Các ý tưởng chính như tiền xử lý tín hiệu trích xuất tính năng và tối ưu hóa thuật toán là những phương pháp đang được nhiều nhà nghiên cứu nhắm tới trong lĩnh vực này. Trong bài nghiên cứu này chúng tôi hướng đến nhận diện các trạng thái cảm xúc thông qua tín hiệu điện não bằng cách sử dụng các thuật toán bộ nhớ dài ngắn hạn. Tập dữ liệu tín hiệu cảm xúc được lấy từ cơ sở dữ liệu DEAP của tác giả Koelstra và các cộng sự để phục vụ cho quá trình nghiên cứu. Việc nghiên cứu sẽ tập trung vào độ chính xác phân loại và thời gian huấn luyện đồng thời kiểm tra các dạng kiến trúc khác nhau cũng như các thông số khởi tạo của mạng bộ nhớ dài ngắn hạn LSTM . Các kết quả đạt được chỉ ra rằng cấu trúc bộ dữ liệu 3 chiều có hiệu suất tốt hơn so với cấu trúc bộ dữ liệu 2 chiều và mạng bộ nhớ dài ngắn hạn là phù hợp cho nhiệm vụ này. Ngoài ra nghiên cứu của chúng tôi cũng được đối sánh với các nghiên cứu của các tác giả khác nhằm chứng minh sự hiệu quả của thuật toán phân loại. Từ khoá dữ liệu hai chiều dữ liệu ba chiều điện não đồ cảm xúc mạng bộ nhớ dài ngắn hạn GIỚI THIỆU nhận dạng cảm xúc thông qua tín hiệu EEG và các 1 Khoa Vật lý - Vật lý Kỹ thuật Trường tác giả đã đưa ra kết luận rằng dải beta và gamma Đại .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Đồ án tốt nghiệp: Ứng dụng thuật toán ML để đồng bộ pha sóng mang và định thời cho kênh pha đinh (HV Công nghệ Bưu chính viễn thông)
Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Ứng dụng mạng nơron xây dựng thuật toán tự động phát hiện các trang web đánh cắp thông tin trên mạng (phishing)
Luận văn thạc sĩ: Ứng dụng thuật toán Lauc-VF trong truyền tải dữ liệu mạng OBS
Luận văn thạc sĩ: Ứng dụng thuật toán Bfuc-vf trong truyền tải dữ liệu mạng OBs
Ứng dụng của thuật toán LCA và RMQ trong bài toán xác định băng thông cực đại
Luận văn: Ứng dụng mạng Noron truyền thẳng trong dự báo dữ liệu
Sử dụng mạng nơron min - max mờ trong chẩn đoán bệnh ung thư
Dự báo thời tiết ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo và thuật toán Bayes
Tóm tắt Luận án tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu ứng dụng mạng mờ nơ-ron để xây dựng thuật toán điều khiển hệ điều tốc turbine-máy phát thủy điện
Giáo trình hình thành ứng dụng điều chỉnh quy trình quốc hữu hóa doanh nghiệp tư bản tư nhân p1
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.