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RNNを用いた心音分類

 RNNを用いた心音分類

Nakashima Takaya

January 21, 2021
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  1. 著者 Ali Raza 1 , Arif Mehmood 1 , Saleem

    Ullah 1,* , Maqsood Ahmad 1, Gyu Sang Choi 2,* and Byung-Won On 3 1.Department of Computer Science, Khwaja Fareed University of Engineering and Information Technology, Rahim Yar Khan, Punjab 64200, Pakistan; [email protected] (A.R.); [email protected] (A.M.); [email protected] (M.A.) 2.Department of Information and Communication Engineering, Yeungnam University, Gyeongsan 38542, Korea 3.Department of Software Convergence Engineering, Kunsan National University, Gunsan 54150, Korea; [email protected] * Correspondence: [email protected] (S.U.); [email protected] (G.S.C.)
  2. T A B L E O F C O N

    T E N T S CHAPTER 2 心音解析 CHAPTER 1 研究の概要 CHAPTER 4 心音解析 (実践編) CHAPTER 5 RNNとCNN CHAPTER 3 RNNとLSTM
  3. T A B L E O F C O N

    T E N T S CHAPTER 2 心音解析 CHAPTER 1 研究の概要 CHAPTER 4 心音解析 (実践編) CHAPTER 5 RNNとCNN CHAPTER 3 RNNとLSTM
  4. T A B L E O F C O N

    T E N T S CHAPTER 2 心音解析 CHAPTER 1 研究の概要 CHAPTER 4 心音解析 (実践編) CHAPTER 5 RNNとCNN CHAPTER 3 RNNとLSTM
  5. T A B L E O F C O N

    T E N T S CHAPTER 2 心音解析 CHAPTER 1 研究の概要 CHAPTER 4 心音解析 (実践編) CHAPTER 5 RNNとCNN CHAPTER 3 RNNとLSTM
  6. Ft:忘却ゲート,It :入力ゲート Ot:出力ゲート ,Ht:隠れ状態ベクトル Ct:セルベクトル, σs :シグモイド関数 σh :tanh関数(双曲線正接関数) w

    :重み,b :バイアス c0 = 0 , h0 = 0とする LSTM 入力ゲート,忘却ゲート,出力ゲートを使用し, 長期の情報を保持するセル(cell)と呼ばれる別の隠れ状態ベクトル を用いる. 入力ゲートと忘却ゲートで短期と長期の情報のバランスを調整して セルの値を更新している. ???
  7. • Ft:忘却ゲート,It :⼊⼒ゲート • Ot:出⼒ゲート ,Ht:隠れ状態ベクトル • Ct:セルベクトル, σs :シグモイド関数

    • σh :tanh関数(双曲線正接関数) • w :重み,b :バイアス • c0 = 0 , h0 = 0とする
  8. T A B L E O F C O N

    T E N T S CHAPTER 2 心音解析 CHAPTER 1 研究の概要 CHAPTER 4 心音解析 (実践編) CHAPTER 5 RNNとCNN CHAPTER 3 RNNとLSTM
  9. T A B L E O F C O N

    T E N T S CHAPTER 2 心音解析 CHAPTER 1 研究の概要 CHAPTER 4 心音解析 (実践編) CHAPTER 5 RNNとCNN CHAPTER 3 RNNとLSTM