آپنه خواب خود را در بالا تصور کنید. این را بخوانید و آن را به تصویر بکشید
اتلاف SC برای یک کار طبقهبندی به دو مرحله جداگانه نیاز دارد: اول، آنها استخراجکننده ویژگی را با اتلاف SC آموزش میدهند تا یک بردار نمایش را یاد بگیرد؛ دوم، آنها استخراجکننده ویژگی را ثابت نگه میدارند و یک طبقهبندیکننده را روی بردار با استفاده از اتلاف CE آموزش میدهند. اتلاف SC با هدف افزایش همزمان توافق بین نمونهها در جفتهای مثبت و تشویق تفاوت بین نمونهها در جفتهای منفی انجام میشود. یکی دیگر از کارهای مرتبط، ادغام ویژگی است که با هدف ترکیب ویژگیهای مختلف برای به دست آوردن یک نمایش مؤثرتر انجام میشود. 6144. از سوی دیگر، اتلاف CE فقط در مرحله دوم کار میکند و نمیتواند پارامترهای مدل را در استخراجکننده ویژگی بهروزرسانی کند، به این معنی که اتلاف CE هیچ کمکی به یادگیری نمایش ویژگی نمیکند. برای کاهش این مشکلات، ما از اتلاف SC به عنوان یک عبارت منظمسازی کمکی استفاده میکنیم و آن را با اتلاف CE ادغام میکنیم. بنابراین، یک اتلاف کنتراست نظارتشده به عنوان یک منظمسازی کمکی برای کاهش مشکلات در چارچوب پیشنهادی ما اضافه میشود. یادگیری کنتراست نظارتشده پیشنهادی آنها شامل دو مرحله است: اول، از اتلاف کنتراست نظارتشده برای یادگیری یک نمایش برای خوشهبندی دادهها از یک کلاس و جداسازی دادهها از کلاسهای مختلف استفاده میشود. دوم، آنها مدل را ثابت نگه داشتند و یک پرسپترون چند لایه (MLP) را به عنوان یک طبقهبندی کننده در بالای آن برای کار طبقهبندی اضافه کردند.
یعنی نمونههایی از یک کلاس، خوشه نزدیکتری تشکیل میدهند در حالی که فاصله بین خوشهها در ابرکره پیشبینی شده افزایش مییابد. پبلو میگوید که ما باید یادآوری کنیم تا ارتش رسماً تشخیص آنها را تشخیص دهد. بروچ اضافه میکند اگر تشخیص بیخوابی دریافت کردهاید، معمولاً چرت زدن توصیه نمیشود مگر اینکه به دلایل ایمنی، مانند بیدار ماندن هنگام رانندگی یا کار با ماشینآلات سنگین، لازم باشد. متأسفانه، همانطور که در صفحه بعد خواهید آموخت، این مواد کنترلشده میتوانند باعث بیخوابی نیز شوند. این ممکن است گوش داخلی را تحریک کند و در برخی افراد باعث سرگیجه شود. آپنه خواب درمان نشده یک عامل خطر برای بیماری قلبی است که علت اصلی مرگ در ایالات متحده است. برای برخی از افرادی که فیبریلاسیون دهلیزی حملهای دارند، مانورهای خاصی ممکن است به کاهش ضربان قلب شما کمک کند یا به شما کمک کند تا با علائم فیبریلاسیون دهلیزی بهتر کنار بیایید. ارتباط بین کابوسها و شرایط سلامت جسمی و روانی ممکن است با افزایش سطح استرس در طول روز مرتبط باشد. در این دادخواست ادعا شده است که فیلیپس سالها از فوم سمی و مشکلات شدید سلامتی که برای افراد ایجاد میکرد، آگاه بود. این تا حدودی به این دلیل است که فعالیت مغز نمیتواند در مورد محتوای رویاها به ما بگوید و شما باید به روایتهای ذهنی افراد تکیه کنید.
آیا آپنه خواب درمان قطعی دارد؟
حتی با بهترین دستگاه cpap، اکثر مردم شروع کار را دشوار میدانند. هنگامی که یک متخصص طب سوزنی بالقوه پیدا کردید، مطمئن شوید که مجوز معتبر برای طب سوزنی دارد و در صورت تمایل میتوانید هر سوالی که در مورد این فرآیند دارید بپرسید. هر دو مجموعه داده در دسترس عموم هستند و برای مطالعه روشهای تشخیص آپنه خواب در تحقیقات قبلی استفاده شدهاند. همه روشهای یادگیری عمیق ذکر شده در بالا توسط اتلاف آنتروپی متقاطع آموزش داده میشوند. اتلاف CE میتواند ویژگیهای مؤثری را برای وظایف طبقهبندی با اندازههای دسته کوچک یاد بگیرد و اتلاف SC با به حداقل رساندن نسبت شباهت درون کلاسی به بین کلاسی، به عمومیتر و قویتر شدن این ویژگیها کمک میکند. به عنوان یک راه حل، یادگیری مقابلهای برای کمک به مدل برای یادگیری ویژگیهای عمومیتر و قویتر با به حداکثر رساندن شباهت درون کلاسی و به حداقل رساندن شباهت بین کلاسی اتخاذ شده است. سوم، ویژگیهای حاصل از توجه وزندار، در یک فضای تصویرسازی نگاشت میشوند تا با یادگیری مقابلهای، بازنمایی با شباهت درونکلاسی بالا و شباهت بینکلاسی پایین را یاد بگیرند تا دقت طبقهبندی بهبود یابد.
همه ویژگیهای عمیق و ویژگیهای تخصصی به طور یکسان در کار طبقهبندی مشارکت ندارند. دوم، ویژگیهای عمیق و ویژگیهای تخصصی به یک ماژول توجه متقابل داده میشوند که به طور خودکار ویژگیها را با تأکید بر بخشهای مهم بر اساس یکدیگر به صورت همافزایی ترکیب میکند. برای این هدف، ما ConCAD را همانطور که در شکل 1 نشان داده شده است، پیشنهاد میکنیم که مبتنی بر چارچوب یادگیری مقابلهای برای به دست آوردن بازنماییهای بهتر است و از یک مکانیسم توجه متقابل برای ترکیب انواع مختلف ویژگیها استفاده میکند. توجه متقابل به گونهای طراحی شده است که از مدل بخواهد روی ویژگیهای خاص تمرکز کند، که بیشتر در تشخیص نمونهها از کلاسهای مختلف نقش دارند. فعالسازی ReLU، در حالی که آخرین لایه بر روی فعالسازی softmax عمل میکند و شماره واحد آن باید با تعداد کلاسها یکسان باشد. آخرین بلوک کانولوشن شامل لایه maxpooling و dropout نیست. اندازه نقشه ویژگی لایه کانولوشن در بلوک اول به گونهای انتخاب شده است که نقاط داده دو ضربان مجاور را در صورت از دست رفتن الگوهای بین ضربانها پوشش دهد. 𝑡t یک عدد تصادفی تولید شده است و تعداد نقاط دادهای را که باید جابجا شوند نشان میدهد. ما ECG، RRI و RPE را با دو رویکرد ساده افزایش میدهیم: جابجایی زمانی تصادفی و بازگشت.
