1樓：莊周門下一走狗
這個問題竟然是6年前的了，我在想eeg是否適合用LSTM,eeg訊號是通過頻率取樣的。假設取樣頻率為100HZ，我們以5s為一樣個訓練樣本。也就是500個eeg訊號。
下乙個樣本是後面5s的500個訊號。那麼這兩組訊號是否需要做記憶關聯麼，500個訊號本來有時間延續性的，為什麼還要與後面5s做特徵關聯。這樣是否有意義呢
2樓：柳凌峰
凡是有物理模型的用dnn效果不一定比svm好。我認為應當找到使用dnn的物理意義，比如確定在eeg訊號分析中有一部分完全找不到物理機制的解釋。rnn就會存在梯度消失的問題，所以不是越深越好，特別是eeg這種特徵跨度相對比較大的，倒是wide rnn可能效果會好一些。
3樓：張大帥
1 基本正確
2 基本是同乙個不用
3 encode之後的東西，當做特徵，拿去做監督學習4 思路總體正確，先不要理那些，神經網路本來就是只能區域性最優，沒問題5 先把原始簡單的rnn搞定，網上有blog講這玩意
4樓：Herman Young
先維基百科下LSTM是怎樣的，裡面解釋得比較清楚，同時最好先了解BP，去看看deep learning的教程。
多層autoencoder組成的棧式autoencoder，每次單獨的話確實是無監督的，最後一層是softmax或者svm，最終會進行乙個完整的bp，是監督學習的
5樓：
本科生要做這個，不是不行，只要你夠牛什麼問題都沒有。
結果看到後面你說你第一次接觸機器學習？如果你不是開玩笑的話，建議盡早向導師要求換題目。這真不是乙個沒基礎的人兩三月能做出來的東西。
如果你非要做deep learning相關的東西，建議做convolutional neural net，這個比較好做。當然前提也是你有知道怎麼用現成的工具寫model，並有一張頂級顯示卡。
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