Este livro explica como uma rede adversarial generativa profunda constru da sobre um grande conjunto de dados pode detetar arritmias com mais precis o do que os m dicos. Al m disso, a extra o de caracter sticas tem sido tradicionalmente vista como um componente essencial da classifica o de arritmias por eletrocardiograma. O objetivo desta investiga o examinar a classifica o de arritmias por ECG utilizando uma rede advers ria generativa densa e profunda. A arquitetura GAN apresentada neste livro pode ser ensinada a produzir sinais ECG compar veis aos sinais ECG do mundo real. Os resultados indicam que a utiliza o de uma estrat gia baseada em sequ ncia para todos os tipos de batimentos de ECG melhora substancialmente a rea sob a curva no nosso conjunto de testes. A arquitetura tradicional n o aborda naturalmente esta estrutura e, por conseguinte, sofre de uma diminui o do desempenho quando essa estrutura informativa. Este livro compara a t cnica proposta com a an lise de componentes principais de kernel com regress o de vetor de suporte incremental, transformadas wavelet discretas com regress o de vetor de suporte incremental e rede neural esparsa geral. A partir dos resultados obtidos, conclui-se que a t cnica GAN proposta superior a estes tr s m todos, com uma exatid o global de 97,44%.
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