Artificial neural networks for electroencephalogram classification

Yapay Sinir Ağlarının (YSA) sinir ağlarının sınıflandırılması alanında uygulanması sinyaller, uzman olmayanların bile sonuçları yorumlamasına ve bir teşhise varmasına yardımcı olabilir. makine öğrenimi dünyasında, yapay sinir ağları modellerinden ilham alınarak kullanılmaktadır. biyolojik sinirsel davranış. Birçok girdiye bağlı olabilen işlevleri yaklaşık olarak belirlemek için kullanılırlar. genellikle bilinmeyenler. YSA, birbirine bağlı nöronlardan oluşan bir sistemdir. kendi aralarında mesaj alışverişi. Dernekler, sinirsel hale getirilerek ayarlanmış yüklere sahiptir. ağlar verilen bilgilere göre çok yönlüdür ve öğrenmeye hazırdır. Bir YSA üç şekilde görüntülenir parametreleri: Temelde katmanlar arasındaki ara bağlantı tasarımı olan Mimaridirler. nöronların sayısı, ara bağlantıların yüklerini yenilemek için öğrenme prosedürü ve çalıştırma çalışması Bu, bir nöronun ağırlıklı girdi bilgisini, üretilen bilgi düzenlemesine değiştirir. Günümüzde Optimizasyon, derin makine öğrenimi algoritmalarının en önemli parçasıdır. ile başlar bir tür kayıp fonksiyonu/maliyet fonksiyonu tanımlar ve onu minimize etmekle biter. EEG (elektroensefalografi), beynin elektriksel aktivitelerinin yapılabildiği tekniktir. kaydedildi. Nörobilim ve biyomedikal mühendisliği içeren araştırmalarda yaygın olarak kullanılmaktadır. uyku analizi ve nöbet tespitini içerir.