Buchumschlag

Calibration of Deep Learning Classification Models in fNIRS

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Cao, Zhihao, Luo, Zizhou
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Machine Learning Artificial Intelligence Signal Processing
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Simple But Effective: Rethinking the Ability of Deep Learning in fNIRS to Exclude Abnormal Input
von: Cao, Zhihao
Veröffentlicht: (2024)

SCDM: Unified Representation Learning for EEG-to-fNIRS Cross-Modal Generation in MI-BCIs
von: Li, Yisheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Cedalion Tutorial: A Python-based framework for comprehensive analysis of multimodal fNIRS & DOT from the lab to the everyday world
von: Middell, E., et al.
Veröffentlicht: (2026)

Advancing fNIRS Neuroimaging through Synthetic Data Generation and Machine Learning Applications
von: Waks, Eitan
Veröffentlicht: (2024)

Block-As-Domain Adaptation for Workload Prediction from fNIRS Data
von: Wang, Jiyang, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Evaluation of Deep Learning Models for LBBB Classification in ECG Signals
von: Ordóñez, Beatriz Macas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Rapid Gyroscope Calibration: A Deep Learning Approach
von: Stolero, Yair, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ArrhythmiaVision: Resource-Conscious Deep Learning Models with Visual Explanations for ECG Arrhythmia Classification
von: Baig, Zuraiz, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Arrhythmia Classification from 12-Lead ECG Signals Using Convolutional and Transformer-Based Deep Learning Models
von: Apostol, Andrei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Toward Improving fNIRS Classification: A Study on Activation Functions in Deep Neural Architectures
von: Adeli, Behtom, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ECG-SleepNet: Deep Learning-Based Comprehensive Sleep Stage Classification Using ECG Signals
von: Aghaomidi, Poorya, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Motor Imagery EEG Signal Classification Using Minimally Random Convolutional Kernel Transform and Hybrid Deep Learning
von: Hwaidi, Jamal, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Calibrating Bayesian Learning via Regularization, Confidence Minimization, and Selective Inference
von: Huang, Jiayi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Benchmarking Machine Learning Models for Fault Classification and Localization in Power System Protection
von: Oelhaf, Julian, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Progress Towards Decoding Visual Imagery via fNIRS
von: Adamic, Michel, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Real-time Calibration Model for Low-cost Sensor in Fine-grained Time series
von: Ahn, Seokho, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Wavelet Fourier Diffuser: Frequency-Aware Diffusion Model for Reinforcement Learning
von: Luo, Yifu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Distilling Calibration via Conformalized Credal Inference
von: Huang, Jiayi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Large-Scale Classification of Shortwave Communication Signals with Machine Learning
von: Scholl, Stefan
Veröffentlicht: (2025)

Hybrid Quantum Deep Learning Model for Emotion Detection using raw EEG Signal Analysis
von: Chandanwala, Ali Asgar, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Smart Energy Guardian: A Hybrid Deep Learning Model for Detecting Fraudulent PV Generation
von: Chen, Xiaolu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep Feature Learning for Wireless Spectrum Data
von: Milosheski, Ljupcho, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Deep Learning Approach for Enhanced Transferability and Learning Capacity in Tool Wear Estimation
von: Li, Zongshuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Adversarial Federated Consensus Learning for Surface Defect Classification Under Data Heterogeneity in IIoT
von: Cui, Jixuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Zero-Shot ECG Classification with Multimodal Learning and Test-time Clinical Knowledge Enhancement
von: Liu, Che, et al.
Veröffentlicht: (2024)

To Trust or Not to Trust: On Calibration in ML-based Resource Allocation for Wireless Networks
von: Raina, Rashika, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Compressible Dynamics in Deep Overparameterized Low-Rank Learning & Adaptation
von: Yaras, Can, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Physics Sensor Based Deep Learning Fall Detection System
von: Qu, Zeyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Scoping Review of Deep Learning Methods for Photoplethysmography Data
von: Nie, Guangkun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Data-Augmented Deep Learning for Downhole Depth Sensing and Validation
von: Xiao, Si-Yu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Radar Pulse Deinterleaving with Transformer Based Deep Metric Learning
von: Gunn, Edward, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Supervised and Unsupervised Deep Learning Approaches for EEG Seizure Prediction
von: Georgis-Yap, Zakary, et al.
Veröffentlicht: (2023)

How Homogenizing the Channel-wise Magnitude Can Enhance EEG Classification Model?
von: Ngo, Huyen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Advancing Few-Shot Pediatric Arrhythmia Classification with a Novel Contrastive Loss and Multimodal Learning
von: Chen, Yiqiao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Deep Learning Based Tool Wear Estimation Considering Cutting Conditions
von: Li, Zongshuo, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DoorINet: Door Heading Prediction through Inertial Deep Learning
von: Zakharchenko, Aleksei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Federated Self-Supervised Learning for Automatic Modulation Classification under Non-IID and Class-Imbalanced Data
von: Akram, Usman, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multimodal Bearing Fault Classification Under Variable Conditions: A 1D CNN with Transfer Learning
von: Alam, Tasfiq E., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Real-time Monitoring of Lower Limb Movement Resistance Based on Deep Learning
von: Batu, Buren, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CrossRF: A Domain-Invariant Deep Learning Approach for RF Fingerprinting
von: Tiras, Fahrettin Emin, et al.
Veröffentlicht: (2025)