Глубокое обучение для классификации ЭКГ. Летние семинары по глубокому обучению в УрФУ. 27 августа |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2019-08-29 01:27 На сегодняшнем семинаре Ушенин Константин расскажет о подходах к классификации электрокардиограмм (ЭКГ), которые были предложены победителями PhysioNet Challenge 2017. Речь пойдет об общем устройстве данных для соревнования, а так же о двух принципиально разных подходах к классификации ЭКГ. Первый использует преобразование сигнала в спектрограмму и применяет сверточные нейронные сети. Второй основан на выделении признаков из сигнала классическими методами обработки электрокардиограмм и передает признаки в ансамбли классификаторов. Источник: www.youtube.com Комментарии: |
|