利用卷积神经网络学习脑电地形图表示进行分类 / 开普饭

<本文同步发布于"脑之说"微信公众号,欢迎搜索关注~~> 心理负荷量显著影响特定任务中的人员绩效.适当的心理负荷量可以提高工作效率.但是,沉重的脑力劳动会降低人类的记忆 ...

情感在日常生活中有着重要的作用,不仅在人类互动中,而且在决策过程中,以及在对我们周围世界的感知中.由于最近研究界对建立人和计算机之间的情感互动表现出兴趣,因此需要识别前者的情感状态.这可以 ...

目前大多数基于EEG的脑机接口的算法都是基于机器学习算法.正如我们在2007年的论文中写的,这个领域中使用了多种多样的分类器.现在,在那篇综述发表后的十年内,许多新的算法已经被开发和测试,用来对脑机接 ...

摘要: 为了分析附加汉字默读的多模态意识任务所激活的大脑皮层,采用空间源定位分析与意识任务相关的脑电信号.首先采用独立分量分析算法将所有电极的脑电信号分解为各自独立的分量,每个分量可视为来自一个等价偶 ...

在信号处理中,有时需要测量信号某些特征(例如峰)之间的水平距离. 一个很好的例子就是解释心电图(ECG),这在很大程度上取决于测量距离. 我们将考虑下图中只有两个峰的平滑信号的一个样例. 解决这个问题 ...

更多技术干货第一时间送达 Part 1 导读研究人员应用卷积神经网络(ConvNets)对病理和正常的脑电图记录进行区分. 研究人员使用两种基本的,浅的和深的卷积网络结构来解码从脑电图中任务相关的信 ...

DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Sequential)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测输出结果 1.10.0 Size of: - Trai ...

DL之CNN:利用卷积神经网络算法(2→2,基于Keras的API-Functional)利用MNIST(手写数字图片识别)数据集实现多分类预测输出结果下边两张图对应查看,可知,数字0有965个是 ...

DL之AlexNet:利用卷积神经网络类AlexNet实现猫狗分类识别(图片数据增强→保存h5模型) 相关文章 DL之AlexNet:利用卷积神经网络类AlexNet实现猫狗分类识别(图片数据增强→保 ...

关于CNN, 第1部分:卷积神经网络的介绍 CNN是什么?:它们如何工作,以及如何在Python中从头开始构建一个CNN. 在过去的几年里,卷积神经网络(CNN)引起了人们的广泛关注,尤其是因为它彻底 ...

doi: 10.12133/j.smartag.2019.1.2.201812-SA007 引用信息陈桂芬, 赵姗, 曹丽英, 傅思维, 周佳鑫. 基于迁移学习与卷积神经网络的玉米植株病害识别[J ...

深度卷积网络(deep ConvNets)通过端到端的学习方式,即从原始数据中学习,彻底改变了计算机视觉.人们对使用深度卷积网络进行端到端的EEG分析越来越感兴趣,但如何设计和训练卷积网络 ...

计算机视觉(Computer Vision, CV)作为人工智能(AI)的核心技术之一,在过去的二十年里发展迅猛,应用范围遍及工业.农业.军事.国防等多个领域. 计算机视觉主要完成哪些任务? 计算机视 ...

​利用卷积神经网络学习脑电地形图表示进行分类