SincVAE: 一种使用 SincNet 和变分自编码器改进脑电图数据异常检测的新方法
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。利用半监督的方法，使用一种名为 SincVAE 的新型深度学习方法，该方法通过训练特定的带通滤波器阵列作为变分自编码器的第一层，从而改进了脑电图数据中的癫痫发作检测，并能够在前癫痫期早期发现癫痫发作，并在后癫痫期对患者进行监测。
我们提出了一种新的无监督异常检测方法FCVAE，通过集成全局和局部频率特征，提高了正常数据的重构准确性。该方法通过“目标注意力”机制，能够更好地捕捉短周期趋势。在公开数据集和大规模云系统上的评估结果表明，该方法优于最先进的方法，验证了在解决当前基于VAE的异常检测模型的局限性方面的实际适用性。
