transformer处理心电信号

在论文中，提到了一种基于Transformer的网络用于心电图信号的异常检测。整体模型架构由两个部分组成：嵌入层和标准Transformer编码器。首先，将心电图信号时间序列数据编码成嵌入序列，然后输入到一个多层双向Transformer网络中，生成对应的表示。最后的线性稠密层用于预测输入的心电图信号。在寻找最佳模型配置的过程中，作者测试了使用一个和两个Transformer编码器块的情况。第一个Transformer编码器块创建了嵌入序列输入的等效隐藏表示。然后，为了逐步生成更高层次的表示，这些表示被作为输入传递给第二个Transformer编码器块。单个Transformer块包括一个位置感知的全连接前馈网络和一个多头自注意层。多头注意力层中的每一个头通过缩放点积注意力，将查询向量和一组键值对转换成输出向量。这样，Transformer可以有效地处理心电信号，并提取其中的特征用于异常检测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [论文阅读(9)---基于Transformer的多模态CNN心电图心律失常分类](https://blog.csdn.net/qq_39594939/article/details/120711817)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [论文阅读---《Unsupervised Transformer-Based Anomaly Detection in ECG Signals》](https://blog.csdn.net/qq_25368751/article/details/132150750)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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