El aprendizaje profundo con una estructura de red recurrente en la modelización de secuencias de datos desequilibrados para un clasificador de ritmo cardíaco ECG
Autores: Darmawahyuni, Annisa; Nurmaini, Siti; Sukemi, ; Caesarendra, Wahyu; Bhayyu, Vicko; Rachmatullah, M Naufal; Firdaus,
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2019
Acceso abierto
Artículo científico
2019
El aprendizaje profundo con una estructura de red recurrente en la modelización de secuencias de datos desequilibrados para un clasificador de ritmo cardíaco ECG
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería de Software
Palabras clave
Interpretación
Infarto de miocardio
Señal de ECG
Aprendizaje profundo
Arquitectura LSTM
Red recurrente
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 30
Citaciones: Sin citaciones
La arquitectura de LSTM muestra un mejor rendimiento que la arquitectura RNN estándar y GRU con hiperparámetros idénticos.
Descripción
La arquitectura de LSTM muestra un mejor rendimiento que la arquitectura RNN estándar y GRU con hiperparámetros idénticos.