域不变表示学习与自动睡眠分期的睡眠动力学建模

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内容提要

本研究提出了一种基于神经网络的自动睡眠分期模型(DREAM),解决了睡眠分期研究中的关键问题,并在三个数据集上胜过现有方法。案例研究证明模型可以学习到广义的决策函数,利用未标记的脑电数据也有益处。DREAM提供了预测的不确定性,使模型可靠,并有助于实际应用中的睡眠专家。

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