文件名称：kaggle-grasp-and-lift:Kaggle脑电图检测比赛代码
文件大小：26KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-02 15:09:29
Lua
Kaggle抓举检测 此存储库中的代码可用于在Kaggle抓举式EEG检测比赛数据上训练和采样LSTM和CNN（相当实验）模型。 我不知道排行榜得分是多少，因为我忘记了报名截止日期... 笔记 这些模型可能表现不佳。 我对信号处理和EEG领域了解甚少，并且在此比赛中花费的时间不足，无法获得令人满意的结果。 无论如何，这是一个学习LSTM如何工作以及如何使用python进行数据处理的绝好机会。 设置 克隆存储库后，您应该运行setup.sh ，它将准备目录结构并预处理数据。 随后应准备工作。 主要脚本 附加了两个其他脚本： do_subject.sh num为主题编号num训练LSTM模型，并在验证集上对其进行评估。 do_submission.sh分别为每个主题训练LSTM模型，并生成验证和提交文件 管道 首先使用python脚本进行预处理。 calc_mean_std.py应用低
【文件预览】：
kaggle-grasp-and-lift-master
----.gitignore(115B)
----lstm()
--------sampler.lua(1KB)
----train_lstm.lua(13KB)
----python_utils()
--------modify_data.py(7KB)
--------calc_roc.py(2KB)
--------calc_mean_std.py(710B)
----do_submission.sh(1KB)
----util()
--------model_utils.lua(5KB)
--------print.lua(412B)
--------misc.lua(709B)
--------EEGMinibatchLoader.lua(10KB)
----README.md(2KB)
----cnn()
--------proto()
--------sampler.lua(572B)
----train_conv.lua(10KB)
----setup.sh(805B)
----do_subject.sh(771B)
----sample.lua(5KB)
----modules()
--------LSTM.lua(2KB)