TFM-Tokenizer · EEG Tokenleştirme

Tek kanallı EEG'yi bir Transformer için zaman-frekans ayrık token'larına dönüştürme.

Bu istemle başlayın

Tek kanallı EEG'yi bir Transformer için zaman-frekans ayrık token'larına dönüştürme.

Tek kanallı EEG'nin zaman-frekans ayrık token'larına dönüştürülerek bir Transformer'a beslendiğini gösteren, 16:9 yatay formatta kavramsal bir TFM-Tokenizer yöntem diyagramı oluşturun.

Başlık: "TFM-Tokenizer: EEG Zaman-Frekans Ayrıklaştırması | Kavramsal Örnek".

EEG dalga biçimi sırasıyla STFT ve örtüşen Yamalamadan geçer; zaman maskeli girdi Zamansal Kodlayıcıya, frekans bandı maskeli girdi Yerelleştirilmiş Spektral Pencere Kodlayıcısına gider ve iki kol Geçitli Yama Bazlı Birleştirmede birleşir; ardından Token Sözlüğünü ve EEG-Token'larını oluşturmak üzere Niceleme uygulanır, Maskeli Yeniden Oluşturma ise spektrogramı geri oluşturur; sağ tarafta öğrenilmiş EEG token'ları → Maskeleme → Transformer Kodlayıcı → Token Tahmin Başlığı → Maskeli Token Tahmini akışını gösterin.

Spektrum için mor, zamansal yol için mavi, sözlük ve token'lar için turuncu, maskeleme için gri tarama kullanın; arka plan beyaz olsun, oklar ve modül kutuları net görünsün.

Yöntemin modelden bağımsız olduğunu ve temel modellere ile çok kanallı ayarlara uyarlanabildiğini belirten nitel notları koruyun.

Kayıp açıklaması ekle

İşlem hattının geri kalanını değiştirmeden, Maskeli Yeniden Oluşturma koluna yeniden oluşturma kaybını ekler.

Kimi Design'ı deneyin

Tek kanallı EEG'nin zaman-frekans ayrık token'larına dönüştürülerek bir Transformer'a beslendiğini gösteren, 16:9 yatay formatta kavramsal bir TFM-Tokenizer yöntem diyagramı oluşturun.

Başlık: "TFM-Tokenizer: EEG Zaman-Frekans Ayrıklaştırması | Kavramsal Örnek".

EEG dalga biçimi sırasıyla STFT ve örtüşen Yamalamadan geçer; zaman maskeli girdi Zamansal Kodlayıcıya, frekans bandı maskeli girdi Yerelleştirilmiş Spektral Pencere Kodlayıcısına gider ve iki kol Geçitli Yama Bazlı Birleştirmede birleşir; ardından Token Sözlüğünü ve EEG-Token'larını oluşturmak üzere Niceleme uygulanır, Maskeli Yeniden Oluşturma ile spektrogram geri oluşturulur; sağ tarafta öğrenilmiş EEG token'ları → Maskeleme → Transformer Kodlayıcı → Token Tahmin Başlığı → Maskeli Token Tahmini akışını gösterin.

Spektrum için mor, zamansal yol için mavi, sözlük ve token'lar için turuncu, maskeleme için gri tarama kullanın; arka plan beyaz olsun, oklar ve modül kutuları net görünsün.

Yöntemin modelden bağımsız olduğunu ve temel modellere ile çok kanallı ayarlara uyarlanabildiğini belirten nitel notları koruyun.

Renk paletini değiştir

Yapıyı değiştirmeden spektrumu, zamansal yolu ve token'ları sırasıyla çivit mavisi, teal ve vermilyon renklerine dönüştürür.

Kimi Design'ı deneyin

Tek kanallı EEG'nin zaman-frekans ayrık token'larına dönüştürülerek bir Transformer'a beslendiğini gösteren, 16:9 yatay formatta kavramsal bir TFM-Tokenizer yöntem diyagramı oluşturun.

Başlık: "TFM-Tokenizer: EEG Zaman-Frekans Ayrıklaştırması | Kavramsal Örnek".

EEG dalga biçimi sırasıyla STFT ve örtüşen Yamalamadan geçer; zaman maskeli girdi Zamansal Kodlayıcıya, frekans bandı maskeli girdi Yerelleştirilmiş Spektral Pencere Kodlayıcısına gider ve iki kol Geçitli Yama Bazlı Birleştirmede birleşir; ardından Token Sözlüğünü ve EEG-Token'larını oluşturmak üzere Niceleme uygulanır, Maskeli Yeniden Oluşturma ise spektrogramı geri oluşturur; sağ tarafta öğrenilmiş EEG token'ları → Maskeleme → Transformer Kodlayıcı → Token Tahmin Başlığı → Maskeli Token Tahmini akışını gösterin.

Spektrum için mor, zamansal yol için mavi, sözlük ve token'lar için turuncu kullanın, maskeleme için gri tarama kullanın; arka plan beyaz olsun, oklar ve modül kutuları net görünsün.

Yöntemin modelden bağımsız olduğunu ve temel modellere ile çok kanallı ayarlara uyarlanabildiğini belirten nitel notları koruyun.

Çok kanallı taslak ekle

Nitel notların yanına çok kanallı uzantının küçük bir taslağını ekler.

Kimi Design'ı deneyin

Tek kanallı EEG'nin zaman-frekans ayrık token'larına dönüştürülerek bir Transformer'a beslendiğini gösteren, 16:9 yatay formatta kavramsal bir TFM-Tokenizer yöntem diyagramı oluşturun.

Başlık: "TFM-Tokenizer: EEG Zaman-Frekans Ayrıklaştırması | Kavramsal Örnek".

EEG dalga biçimi sırasıyla STFT ve örtüşen Yamalamadan geçer; zaman maskeli girdi Zamansal Kodlayıcıya, frekans bandı maskeli girdi Yerelleştirilmiş Spektral Pencere Kodlayıcısına gider ve iki kol Geçitli Yama Bazlı Birleştirmede birleşir; ardından Token Sözlüğünü ve EEG-Token'larını oluşturmak üzere Niceleme uygulanır, Maskeli Yeniden Oluşturma ise spektrogramı geri oluşturur; sağ tarafta öğrenilmiş EEG token'ları → Maskeleme → Transformer Kodlayıcı → Token Tahmin Başlığı → Maskeli Token Tahmini akışını gösterin.

Spektrum için mor, zamansal yol için mavi, sözlük ve token'lar için turuncu, maskeleme için gri tarama kullanın; arka plan beyaz olsun, oklar ve modül kutuları net görünsün.

Yöntemin modelden bağımsız olduğunu ve temel modellere ile çok kanallı ayarlara uyarlanabildiğini belirten nitel notları koruyun.