Глубокое обучение для классификации ЭКГ. Летние семинары по глубокому обучению в УрФУ. 27 августа |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ 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 Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ 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. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: www.youtube.com Комментарии: |
|