De flesta försök att träna datorer för den svåra och tidskrävande uppgiften att sova fas klassificering innebär en funktion extraktion steg. På grund av komplexiteten i multimodala sömndata, storleken på funktionen utrymme kan växa i den utsträckning det är också nödvändigt att inkludera en funktion urval steg. I detta dokument föreslår vi användning av en oövervakad funktion lärande arkitektur som kallas djup tro nät (DBN) och visa hur man tillämpar den på sömn data för att eliminera användningen av handgjorda funktioner. Med hjälp av ett efterbehandlingssteg av den dolda Markov-modellen (HMM) för att exakt fånga sömnstegsbyte, jämför vi våra resultat med ett funktionsbaserat tillvägagångssätt. En studie av anomalidetektering med tillämpning på hemmiljö datainsamling presenteras också. Resultaten med hjälp av rådata med en djup arkitektur, såsom DBN, var jämförbara med en funktionsbaserad metod när den validerades på kliniska datauppsättningar.
REF har på liknande sätt använt DBN i kombination med dolda Markov-modeller (HMM) för att klassificera olika sömnstadier.
Sleep stage classification using unsupervised feature learning
{'venue': 'Adv. Artificial Neural Systems', 'journal': 'Adv. Artificial Neural Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}