Crystalxxtt的博客

癫痫是一种慢性神经系统疾病，影响全世界6500多万人，表现为反复发作的无端癫痫发作。癫痫发作的不可预测性不仅会降低患者的生活质量，而且还可能危及生命。目前正在开发监测脑电图(EEG)信号的现代系统，以检测癫痫发作，以提醒护理人员并减少癫痫发作对患者生活质量的影响。这种癫痫检测系统采用最先进的机器学习算法，需要大量标记的个人数据进行训练。然而，对于医学专家和患者来说，在癫痫发作期间获取脑电图信号是一个昂贵且耗时的过程。此外，这些数据通常包含敏感的个人信息，引起隐私问题。。

生成对抗网络(GANs)作为一种训练模型以产生逼真数据的框架已经取得了显著的成功。在这项工作中，我们提出了循环GAN (RGAN)和循环条件GAN (RCGAN)来生成真实的实值多维时间序列，重点研究了它们在医疗数据中的应用。rgan在生成器和鉴别器中使用循环神经网络(RNNs)。在rcgan的情况下，这两个rnn都以辅助信息为条件。我们在一组玩具数据集中演示了我们的模型，在其中我们从视觉上和定量上(使用样本似然和最大平均差异)表明它们可以成功地生成现实的时间序列。我们还描述了针对GANs的新颖评估方法。

脑电图（EEG）的分类是测量神经活动节奏振荡的关键方法，是脑机接口系统（BCI）的核心技术之一。然而，从非线性和非平稳的EEG信号中提取特征，在目前的算法中仍然是一项具有挑战性的任务。随着人工智能的发展，近年来已经提出了各种先进的算法用于信号分类。其中，深度神经网络（DNN）由于其端到端的结构和强大的自动特征提取能力，已经成为最具吸引力的一类方法。然而，在BCI的实际应用中很难收集大规模的数据集，这可能会导致分类器的过拟合或弱泛化。

生成对抗网络(GANs)最近在涉及图像的生成应用中非常成功，并开始应用于时间序列数据。在这里，我们将EEG- gan描述为。我们引入了对Wasserstein GANs的改进训练的修改，以稳定训练并研究一系列对时间序列生成至关重要的架构选择(。为了进行评估，我们考虑并比较不同的指标，如，共同表明我们的EEG- gan框架生成了自然的EEG示例。因此，它在神经科学和神经学领域开辟了一系列新的生成应用场景，例如脑机接口任务中的数据增强、脑电图超级采样或损坏数据段的恢复。

生成对抗网络已被提出作为一种有效训练深度生成神经网络的方法。我们提出了一种生成对抗模型，它。我们得出的结论是，随着模型的训练，它生成的音乐听起来越来越好，报告生成的音乐的统计数据，并让读者通过下载生成的歌曲来判断质量。