ICMLMay, 2017

应用于心电图的 LSTM 可视化技术

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TL;DR本文探讨了四种可用于连续值时间序列的长短期记忆网络的可视化技术。在本文所分析的数据集上，我们发现最好的可视化技术是学习一个输入删除掩码，以最佳方式减少真实类别分数。针对来自 MIT-BIH 心律失常数据集的单导联心电图，我们展示了 LSTM 分类器的显著输入特征与医学理论的很好对齐。
visualization techniqueslong short-term memory networkscontinuous-valued time seriesinput deletion masksingle-lead electrocardiograms
发现论文，激发创造
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    Jun, 2016

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    Dec, 2023

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    May, 2022

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    本文采用深度学习方法设计了 CNN-LSTM 网络结构用于分类心房心动过速的 EGM 信号，从而提高治疗效果及减少人工标注带来的时间和误差。

    Jun, 2022

  • 使用 LSTMs 进行视频表示的无监督学习

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    Feb, 2015

  • 使用长短期记忆网络预测 ICU 病死率

    实验结果突出了 LSTM 模型对建立真实世界预测引擎的高效性，通过利用严格的多变量时间序列测量将时间框架缩小到 6 小时，这个自动数据驱动系统可以分析从电子健康记录中得出的大量多变量时间数据，提取高级信息以早期预测住院死亡率和住院时间。

    Aug, 2023

  • 基于 LSTM 的端到端视觉语音识别

    本文提出一种基于 LSTM 网络的端到端视觉语音识别系统，同时学习从像素直接提取特征和分类，取得了最先进的视觉语音分类性能。其中包括从口和差异图像中直接提取特征的两个流和通过 Bidirectional LSTM（BLSTM）融合这两个流。在 OuluVS2 数据库上比基准提高了 9.7％，在 CUAVE 数据库上比其他使用类似视觉前端的方法提高了 1.5％。

    Jan, 2017