Loading...
机构名称:
¥ 2.0

图 E 1 用于预测 MEG 活动的深度循环编码器 (DRE) 模型的表示。被掩蔽的 MEG pt ⊙ xt 从底部进入网络,连同控制表示 ut 和主题嵌入 s 。编码器使用卷积和 ReLU 非线性转换输入。然后,LSTM 对隐藏状态序列 ht 进行建模,并将其转换回 MEG 活动估计 ˆ xt 。Conv 1 d ( C in , C out , K, S ) 表示随时间进行的卷积,其中输入通道为 C in,输出通道为 C out,内核大小为 K,步幅为 S。类似地,ConvTransposed 1 d ( C in , C out , K, S ) 表示随时间进行的转置卷积。

深度循环编码器:一种用于大规模脑磁图建模的端到端网络

深度循环编码器:一种用于大规模脑磁图建模的端到端网络PDF文件第1页

深度循环编码器:一种用于大规模脑磁图建模的端到端网络PDF文件第2页

深度循环编码器:一种用于大规模脑磁图建模的端到端网络PDF文件第3页

深度循环编码器:一种用于大规模脑磁图建模的端到端网络PDF文件第4页

深度循环编码器:一种用于大规模脑磁图建模的端到端网络PDF文件第5页

相关文件推荐