TFM-Tokenizer · Tokenisasi EEG
Empat langkah mengubah EEG satu kanal menjadi token diskret: STFT dan patching, pengodean jendela temporal dan spektral, agregasi patchwise berpagar, lalu kuantisasi.
13579 views
Mulai dari prompt ini
Mengubah EEG satu kanal menjadi token diskret waktu-frekuensi untuk Transformer.
Tambahkan anotasi kerugian
Menambahkan anotasi kerugian rekonstruksi pada cabang Rekonstruksi Bermasker, tanpa mengubah bagian lain dari pipeline.
Coba Kimi DesignBuat diagram metode konseptual TFM-Tokenizer berorientasi lanskap 16:9 yang menggambarkan bagaimana EEG satu kanal diubah menjadi token diskret waktu–frekuensi dan dimasukkan ke dalam Transformer. Judul: "TFM-Tokenizer: Diskretisasi Waktu–Frekuensi EEG | Contoh Konseptual". Bentuk gelombang EEG melewati STFT dan Patching yang saling tumpang tindih secara berurutan; input yang dimasker berdasarkan waktu masuk ke Encoder Temporal, input yang dimasker berdasarkan pita frekuensi masuk ke Encoder Jendela Spektral Lokal, dan kedua cabang bergabung dalam Agregasi Patchwise Berpagar; proses ini dilanjutkan dengan Kuantisasi untuk membentuk Kosakata Token dan Token-EEG, dengan Rekonstruksi Bermasker memulihkan spektrogram; di sisi kanan, tampilkan token EEG terpelajar → Pemaskeran → Encoder Transformer → Head Prediksi Token → Prediksi Token Bermasker. Gunakan ungu untuk spektrum, biru untuk jalur temporal, oranye untuk kosakata dan token, arsiran abu-abu untuk pemaskeran, dengan latar belakang putih serta panah dan kotak modul yang jelas. Pertahankan catatan kualitatif bahwa metode ini tidak bergantung pada model dan dapat disesuaikan dengan model fondasi serta pengaturan multikanal.
Ganti palet
Mengubah warna spektrum, jalur temporal, dan token menjadi nila, teal, dan merah terang tanpa mengubah strukturnya.
Coba Kimi DesignBuat diagram metode konseptual TFM-Tokenizer berorientasi lanskap 16:9 yang menggambarkan bagaimana EEG satu kanal diubah menjadi token diskret waktu–frekuensi dan dimasukkan ke dalam Transformer. Judul: "TFM-Tokenizer: Diskretisasi Waktu–Frekuensi EEG | Contoh Konseptual". Bentuk gelombang EEG melewati STFT dan Patching yang saling tumpang tindih secara berurutan; input yang dimasker berdasarkan waktu masuk ke Encoder Temporal, input yang dimasker berdasarkan pita frekuensi masuk ke Encoder Jendela Spektral Lokal, dan kedua cabang bergabung dalam Agregasi Patchwise Berpagar; proses ini dilanjutkan dengan Kuantisasi untuk membentuk Kosakata Token dan Token-EEG, dengan Rekonstruksi Bermasker memulihkan spektrogram; di sisi kanan, tampilkan token EEG terpelajar → Pemaskeran → Encoder Transformer → Head Prediksi Token → Prediksi Token Bermasker. Gunakan ungu untuk spektrum, biru untuk jalur temporal, dan oranye untuk kosakata serta token, arsiran abu-abu untuk pemaskeran, dengan latar belakang putih serta panah dan kotak modul yang jelas. Pertahankan catatan kualitatif bahwa metode ini tidak bergantung pada model dan dapat disesuaikan dengan model fondasi serta pengaturan multikanal.
Tambahkan sketsa multikanal
Menambahkan sketsa kecil ekstensi multikanal di samping catatan kualitatif.
Coba Kimi DesignBuat diagram metode konseptual TFM-Tokenizer berorientasi lanskap 16:9 yang menggambarkan bagaimana EEG satu kanal diubah menjadi token diskret waktu–frekuensi dan dimasukkan ke dalam Transformer. Judul: "TFM-Tokenizer: Diskretisasi Waktu–Frekuensi EEG | Contoh Konseptual". Bentuk gelombang EEG melewati STFT dan Patching yang saling tumpang tindih secara berurutan; input yang dimasker berdasarkan waktu masuk ke Encoder Temporal, input yang dimasker berdasarkan pita frekuensi masuk ke Encoder Jendela Spektral Lokal, dan kedua cabang bergabung dalam Agregasi Patchwise Berpagar; proses ini dilanjutkan dengan Kuantisasi untuk membentuk Kosakata Token dan Token-EEG, dengan Rekonstruksi Bermasker memulihkan spektrogram; di sisi kanan, tampilkan token EEG terpelajar → Pemaskeran → Encoder Transformer → Head Prediksi Token → Prediksi Token Bermasker. Gunakan ungu untuk spektrum, biru untuk jalur temporal, oranye untuk kosakata dan token, arsiran abu-abu untuk pemaskeran, dengan latar belakang putih serta panah dan kotak modul yang jelas. Pertahankan catatan kualitatif bahwa metode ini tidak bergantung pada model dan dapat disesuaikan dengan model fondasi serta pengaturan multikanal.
Anda Mungkin Juga Menyukai
36 Judul Baru Tiba. Dua Tahun Kemudian, Hanya Tersisa 6.
Infografik jurnalisme data yang melacak bagaimana 36 judul baru di sebuah toko buku independen menyusut menjadi enam dalam dua tahun.
Poster Studi Tipografi Citra Ikutan — Velorin Edisi 04
"CITRA IKUTAN" berjenis condensed italic dan berbayang, BENTUK/DALAM GERAK dalam hitam dan biru cerah, persegi panjang riso hijau serta pita biru langit; skala menandai X 07.40, Y 22.18, Z 11.63.