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脑电图（EEG）在记录大脑活动中起着至关重要的作用，并且是脑部计算机界面（BCI）技术的发展。但是，EEG信号的有限可用性和高可变性在创建可靠的BCI时面临着重大挑战。为了解决这个问题，我们提出了一个实用的解决方案，了解深度学习的最新发展和Wasserstein生成的对抗网络（WGAN）。WGAN在BCI2000数据集上进行了培训，其中约1500个脑电图记录和45个人的64个渠道。通过三个分类器评估生成的脑电图信号，得出的平均精度提高了。使用特里切特构成距离（FID）测得的生成信号的质量分别为1.345和11.565，分别为眼睛开放和闭合。即使没有光谱或空间损失项，我们的wgan模型也能够模仿脑电图训练数据的光谱和空间特性。在其地形图和功率频谱密度（PSD）图中，wgan生成的数据在封闭式静止和高三角波中的闭合静止和高增量波中的主要α活性反映了。我们的研究证明，通过增强小型数据集以提高分类器的概括性，WGAN在解决BCI开发的有限脑电图数据问题方面的潜力。
通过求解神经微分方程的镜头进行量子机学习在理论上容易的量子计算机上：校准
关键字：神经普通微分方程，Wasserstein生成的广告网络，序列到序列网络本报告调查了神经通用差分方程（NODE）在机器学习中的应用，重点介绍其在Wasserstein生成的对抗性网络（WGANS）（WGANS）（WGANS）和序列到序列到序列到序列 - 序列到序列（seq2seqsssssssssssssss）的集成。我们探索了解决ODE的各种方法，并在计算效率和准确性方面进行了比较。我们的研究采用了JAX框架和差异方程求解器库的Diffrax来实施和评估这些方法。我们使用FréchetInception距离（FID）度量和SEQ2SEQ模型使用BLEU分数对WGAN进行基准测试。我们的分析涵盖了不同的伴随，自适应公差，网络体系结构中的求解器位置以及标准化技术的影响。对于WGAN，我们发现求解器的选择及其实现并没有显着影响FID得分，但确实会影响计算时间。在SEQ2SEQ模型中，我们观察到，增加网络的宽度会始终提高BLEU分数，并且选择伴随方法和适应性公差可以显着影响性能和效率。我们的结果表明，ODE求解器和相关参数的最佳选择取决于特定的机器学习任务以及准确性和计算效率之间所需的权衡。这项研究通过为不同的应用程序和计算约束来优化这些模型，从而为基于节点的机器学习的不断增长贡献。
对Wasserstein Gans和F-Gans的探索| CS231N
生成对抗网（GAN）[4]被提议为计算机视觉领域中的生成建模框架。gan从训练数据样本中学习了概率分布，因此从Random Noises生成了新图像。此“学习和生成”机制建立在对手上，一个分类器作为判别模型，以确定是否直接从数据中采样图像还是由发电机生成，也是另一个具有从随机噪声生成图像的代理组件。损失功能鼓励发电机使歧视器将生成的图像分类为实际数据。正如CS231N讲座中所讨论的那样，由于生成模型的本质是检测现有数据中的概率密度，然后对Vanilla Gan及其变体产生，因此这些gan犯罪者的最终输出的最终输出被模型为输入图像的可能性，是从数据中采样的实际图像，而不是生成的。这在以前的工作中被证明是有效的。但是，我们可以考虑其他方法，其中之一是Wasserstein-Gan（Wgan），它不训练歧视者（评论家）作为分类器输出
recugan：一种新颖的生成AI方法，用于合成RF覆盖地图
摘要 - 频率覆盖范围图（RF地图）在无线通信方面是有效的，但是通过现场调查获得它们可能是劳动密集型，有时是不切实际的。为了应对这一挑战，我们提出了Recugan，这是一种基于生成的对抗网络（GAN）生成RF地图的方法。recugan利用信息最大化gan（Infogan）的原理来捕获RF地图的潜在特性，从而实现了无监督的分类和新的和多样的RF地图的生成。与传统方法不同，recugan不需要标记的数据或条件输入，降低复杂性，时间和成本。我们使用基于定制的梯度惩罚剂量（WGAN）功能和基于梯度的损耗功能来增强Recugan目标函数，以稳定训练和准确的地图生成。我们还提供了将多个发电机纳入recugan中的选项，从而使高分辨率的RF地图生成。通过通过实验和仿真数据进行广泛的培训证明，Recugan可以合成各种高质量的RF图，并根据RSS分布对它们进行分类。与基于UNET的有条件GAN（CGAN）相比，Recugan的平均平均百分比误差（MAPE）为1.18％，表现优于CGAN模型，CGAN模型的MAPE为2.5％。索引术语 - 生成对抗网络，RF映射，深神经网络，覆盖范围，AI。
实现大脑图像共享：使用生成对抗网络实现具有分割标签的差异化隐私 TOF-MRA 图像
共享标记数据对于获取用于各种深度学习应用的大型数据集至关重要。在医学成像领域，由于隐私法规的原因，这通常是不可行的。虽然匿名化是一种解决方案，但标准技术已被证明是部分可逆的。在这里，使用具有差分隐私保证的生成对抗网络 (GAN) 的合成数据可以成为一种解决方案，既能确保患者的隐私，又能保持数据的预测特性。在本研究中，我们实现了具有和不具有差分隐私保证的 Wasserstein GAN (WGAN)，以生成用于脑血管分割的隐私保护标记的飞行时间磁共振血管造影 (TOF-MRA) 图像块。合成的图像标签对用于训练 U-net，该 U-net 根据来自两个不同数据集的真实患者图像的分割性能进行评估。此外，计算了生成的图像和真实图像之间的 Fréchet 初始距离 (FID) 以评估它们的相似性。在使用 U-Net 和 FID 进行评估时，我们探索了不同隐私级别的影响，该级别由参数 ε 表示。在更严格的隐私保障下，分割性能和 FID 与真实患者图像的相似性会下降。我们最好的分割模型是在合成数据和私人数据上训练的，在脑血管分割范例中，当 ε = 7.4 时，Dice 相似度系数 (DSC) 为 0.75，而当 ε = ∞ 时，Dice 相似度系数为 0.84（第二个测试集上的 DSC 分别为 0.69 和 0.88）。我们确定了一个阈值 ε < 5，对于该阈值，
利用深度生成模型增强基于脑电图的情绪识别的数据增强
摘要 目的. 脑电图 (EEG) 情绪识别中的数据稀缺问题导致难以使用机器学习算法或深度神经网络构建高精度的情感模型。受新兴深度生成模型的启发，我们提出了三种增强 EEG 训练数据的方法，以提高情绪识别模型的性能。方法. 我们提出的方法基于两个深度生成模型，变分自编码器 (VAE) 和生成对抗网络 (GAN)，以及两种数据增强方式，即全部使用和部分使用策略。对于全部使用策略，所有生成的数据都会被增强到训练数据集中，而不会判断生成数据的质量；而对于部分使用策略，仅选择高质量数据并附加到训练数据集。这三种方法称为条件 Wasserstein GAN (cWGAN)、选择性 VAE (sVAE) 和选择性 WGAN (sWGAN)。主要结果. 为了评估这些提出方法的有效性，我们对两个用于情绪识别的公共 EEG 数据集（即 SEED 和 DEAP）进行了系统的实验研究。我们首先以两种形式生成逼真的脑电图训练数据：功率谱密度和差分熵。然后，我们用不同数量的生成逼真的脑电图数据扩充原始训练数据集。最后，我们训练支持向量机和具有快捷层的深度神经网络，使用原始和扩充的训练数据集构建情感模型。实验结果表明，我们提出的基于生成模型的数据增强方法优于现有的数据增强方法，如条件 VAE、高斯噪声和旋转数据增强。我们还观察到，生成的数据数量应小于原始训练数据集的 10 倍才能达到最佳性能。意义。我们提出的 sWGAN 方法生成的增强训练数据集显著提高了基于脑电图的情绪识别模型的性能。