SleepBand

新的机器学习框架利用Mamba和生理感知模型解决睡眠分期问题 · 跟踪3个来源

两篇新研究论文介绍了用于自动睡眠分期（使用脑电图（EEG）数据）的先进机器学习框架。其中一篇论文详细介绍的GamSleepNet是一个轻量级框架，它利用了约束卷积神经网络（CNN）和Mamba架构，在Sleepedf数据集上实现了87.86%的准确率，且参数量极少。第二篇论文介绍了SleepBand框架，该框架专为单源域泛化设计，采用可学习的Morlet滤波器组和结构化集成，专注于生理相关的睡眠节律，并提高跨不同数据集的鲁棒性。