Source: Brain voyager support Theoretical Background Spatial smoothing means that data points are averaged with their neighbours. This has the effect of a low pass filter meaning that high frequencies of the signal are removed from the data while enh…

Source: http://mindhive.mit.edu/node/112 1. What is smoothing? "Smoothing" is generally used to describe spatial smoothing in neuroimaging, and that's a nice euphamism for "blurring." Spatial smoothing consists of applying a small blur…

introduction: 1. feat 是一种基于模型的fmri数据分析方法. 2. feat 首先使用顺手,至少看起来,比spm漂亮多了. feat是按照正常人的使用方法去设计的. spm 由于matlab的gui库的限制,诶,不说了.还是自己能力不够啊.不够熟练啊. 3. feat 对于单被试,也就是individual的情形,大概需要5到10分钟,能跑出结果,最后,结果在网页进行显示.直接显示了激活图,显示了时间序列和model的拟合情况. 4. feat是基于glm而设计的,也就是基…

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:侯艺馨 前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)…

前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构,这种网络能够对语音的长时相关性…

引言 在之前的文章中,我们介绍了对抗样本和对抗攻击的方法.在该系列文章中,我们介绍一种对抗样本防御的策略--对抗样本检测,可以通过检测对抗样本来强化DNN模型.本篇文章论述其中一种方法:feature squeezing,特征压缩通过将原始空间中许多不同特征向量对应的样本合并成一个样本,减少了对手可用的搜索空间.通过比较DNN模型对原始输入的预测与对实施特征压缩后的输入的预测,特征压缩能够以高精度检测出对抗样本,并且误报率很低.本文探讨两种特征压缩方法:减少每个像素的颜色位深度和空间平滑.这些简…

[论文简析]How Do Vision Transformers Work?[2202.06709] 论文题目:How Do Vision Transformers Work? 论文地址:http://arxiv.org/abs/2202.06709 代码:https://github.com/xxxnell/how-do-vits-work ICLR2022 - Reviewer Kvf7: 这个文章整理的太难懂了 很多trick很有用,但是作者并没有完全说明 行文线索 Emporocal O…

1.基于小波+高斯模型 <SPATIOTEMPORAL DENOISING AND CLUSTERING OF FMRI DATA>…

目录 FILTERS Box Filter Kernels Lowpass Gaussian Filter Kernels Order-Statistic (Nonlinear) Filters Gonzalez R. C. and Woods R. E. Digital Image Processing (Forth Edition). import cv2 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np FILTERS filters实际…

1.02年ola是第一个应用cca在fmri激活检测上的学者. <exploratory fmri analysis by autocorrelation maximization> 2.06年川大的那位肖柯硕士论文,几乎是完全基于ola的论文,只是最后最temporal和spatial做了融合.也是用于做激活检测. <基于CCA的fMRI时空模型数据处理方法的研究> 3.02年南理工的yang jian,发表了impca,改变以前基于向量的方式,进行实验,而是直接采用图像矩阵的方…