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图1：准确性与CNN模型的时期图
摘要该项目提出了三种用于为EEG Net数据集创建神经网络模型的方法 - 使用CNN，CNN+LSTM和变异自动编码器（VAE）。研究评估并比较了两种方法在分类运动图像中的性能。结果表明，CNN+LSTM方法在准确性方面优于VAE方法。但是，VAE方法具有保留脑电图信号的关键特征的优势，同时降低其尺寸。两种方法都有其各自的优势和局限性，可以根据应用程序的特定要求使用。除了上述两种方法外，我们还为该数据集实施了随机森林，以对ML和DL模型的准确性成就进行比较分析。索引术语：机器学习（ML），深度学习（DL），VAE（变异自动编码器），长期短期存储网络（LSTM），脑电图（EEG）（EEG）
国防部
序言 本目录的目标受众是谁？ 2002 年 1 月 17 日的社会现代化法，经 2009 年 11 月 24 日关于终身职业指导和培训的法律强化，确立了个人获得获得的经验验证 (VAE) 的权利，作为获得文凭、专业资格和专业资格证书 (CQP) 的额外途径。这些都注册在国家专业认证目录（RNCP）中，该目录按领域和级别列出和分类这些“专业认证”。 VAE 在终身培训原则的框架内，可以提高人们的资质水平并促进他们的社会和职业融合。国防部军事人员和文职人员均可使用该系统，这将充分促进国防部为实现武装部队专业化而采取的提高专业技能和专业转型的行动。自 2002 年以来，国防部通过在 RNCP 注册获得了众多资格的官方认可，这为职业道路提供了更大的清晰度并促进了其国民的职业流动。国防部在武装部队、直属编队和联合组织内颁发认证的机构（认证机构）通过 VAE 组织获取这些认证。国防机动部国防再造局 (ARD) 负责国防部专业认证的注册和 VAE 的发展，负责组织注册程序、信息获取、建议和指导以及 VAE 对国防部专业认证的支持。因此，本目录主要用于：
国防部
序言 本目录的用途是什么？2002 年 1 月 17 日的社会现代化法，以及 2009 年 11 月 24 日有关指导和终身专业培训的法律，确立了个人获得技能验证的权利（VAE），作为获得技能的额外途径。获得文凭、专业资格和专业资格证书（CQP）。这些已在国家专业认证目录 (RNCP) 中注册，该目录按领域和级别列出了这些“专业认证”并对其进行了分类。VAE作为终身培训原则的一部分，可以提高人们的资格水平并促进他们的社会和职业融合。国防部的军事人员和文职人员使用该系统，将充分有助于国防部已经采取的促进专业成就和专业转型的行动，作为军队专业化的一部分。自 2002 年以来，国防部通过在 RNCP 注册，获得了众多资格的官方认可，从而更加明确了职业道路并促进了国民的职业流动。国防部负责在军队、附属部队和联合组织（认证机构）内颁发认证的机构通过 VAE 组织获取这些认证。国防再转换机构 (ARD)、国防机动性负责国防部内专业认证的注册和 VAE 的开发，负责组织注册程序、获取信息、建议和指导以及 VAE支持该部的专业认证。因此，该目录主要用于：
用于异常检测的量子自动编码器可识别...
• 普通自动编码器和变分自动编码器之间的主要区别在于潜在空间的结构。在 VAE 中，潜在空间是连续且概率性的。这一特性使得 VAE 特别适用于生成建模，因为它们可以通过从潜在空间中学习到的分布中进行采样来生成新的数据点。
用掩盖的变异自动编码器
抽象提取神经活动的高维记录与复杂行为之间的关系是系统神经科学中的无处不在问题。朝向这个目标，编码和解码模型试图推断出给定行为的神经活动的条件分布，反之亦然，而维度降低技术旨在提取可解释的低维表示。变化自动编码器（VAE）是易于推断神经或行为数据低维嵌入的富裕深度学习模型。然而，VAE准确地对任意的条件分布进行建模，例如在神经编码和解码中遇到的有条件分布，甚至是同时遇到的。在这里，我们提出了一种基于VAE的方法，用于准确计算此类条件分布。我们通过在掩盖行走环的掩盖身体部分上检索条件分布来验证具有已知地面真理的任务的方法，并证明了对高维行为时间序列的适用性。最后，我们概率地从猴子到达任务中的神经种群活动中解释运动轨迹，并查询同一VAE的编码神经活动的编码。我们的方法为神经和行为数据的关节维度降低和学习条件分布提供了统一的观点，这将允许将神经科学中的常见分析扩展到当今的高维多模式数据集。
学习典型形状空间以进行类别级 6D 物体姿势和尺寸估计
我们提出了一种类别级 6D 物体姿势和大小估计的新方法。为了解决类内形状变化，我们学习了规范形状空间 (CASS)，它是特定物体类别的大量实例的统一表示。具体而言，CASS 被建模为具有规范化姿势的规范 3D 形状的深度生成模型的潜在空间。我们训练变分自动编码器 (VAE) 以从 RGBD 图像在规范空间中生成 3D 点云。VAE 以跨类别的方式进行训练，利用公开可用的大型 3D 形状存储库。由于 3D 点云是以规范化姿势（具有实际大小）生成的，因此 VAE 的编码器学习视图分解的 RGBD 嵌入。它将任意视图中的 RGBD 图像映射到与姿势无关的 3D 形状表示。然后，通过将物体姿势与使用单独的深度神经网络提取的输入 RGBD 的姿势相关特征进行对比来估计物体姿势。我们将 CASS 的学习和姿势和尺寸估计集成到端到端可训练网络中，实现了最先进的性能。
以插槽注意的以对象为中心的场景
插槽的关注表明，在计算机视觉任务中，以对象为中心的表示绩效，而无需任何超级视觉。尽管其由组成建模带来的以对象为中心的结合能力，但作为一种阻止的模块，插槽的注意力缺乏产生新场景的能力。在本文中，我们构成了插槽-VAE，这是一种生成模型，它通过用于对象以对象结构化的场景的形式的层次结构VAE框架吸引了插槽的关注。对于每个图像，模型同时渗透一个全局场景表示形式，以将高级场景结构和以对象为中心的插槽表示为嵌入单个对象组件。在生成期间，插槽代表是通过全局场景代表生成的，以确保相干场景结构。我们对场景产生能力的广泛评估表明，就样本质量和场景结构的精度而言，插槽VAE的表现优于基于老虎机表示的生成基线。
学习基于能量的模型与变分自动...
由于配分函数难以处理，通过最大似然法训练基于能量的模型 (EBM) 需要马尔可夫链蒙特卡罗 (MCMC) 采样来近似数据和模型分布之间的 Kullback-Leibler 散度的梯度。然而，由于模式混合困难，从 EBM 中采样并非易事。在本文中，我们提出学习变分自动编码器 (VAE) 来初始化有限步长 MCMC，例如从能量函数推导出来的朗之万动力学，以实现 EBM 的有效摊销采样。利用这些摊销的 MCMC 样本，EBM 可以通过最大似然法进行训练，这遵循“综合分析”方案；而 VAE 通过变分贝叶斯从这些 MCMC 样本中学习。我们将这种联合训练算法称为变分 MCMC 教学，其中 VAE 追逐 EBM 朝向数据分布。我们将学习算法解释为信息几何背景下的动态交替投影。我们提出的模型可以生成与 GAN 和 EBM 相当的样本。此外，我们证明了我们的模型可以学习针对监督条件学习任务的有效概率分布。