使用2-D卷积神经网络对ECG心律失常进行分类。 使用2-D卷积神经网络对ECG心律失常进行分类。 这是本文的一种实现： : 该模型在MIT-BIH心律失常数据集上进行了训练。 在NVIDIA Tesla GPU上训练模型花费了60个小时。 这是模型权重的链接： : 该模型可以检测出6种类型的心律失常，即： 房性早搏（APC） 左束支传导阻滞（LBB） 节奏拍（PAB） 室性早搏（PVC） 右束支传导阻滞（RBB） 心室逃逸跳动（VEB） 该模型还可以预测ECG是否正常。 因此，模型可以预测7个类别。 使用模型 您可以从上面提到的链接下载模型。 运行main.py并提供所需的目录。 您可以输入一个CSV心电图文件或分段心电图节拍图像作为输入。 通常，您会得到一个带心电信号的csv文件。

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Keras梯形网络的半监督学习 这是Keras中Ladder Network的实现。 阶梯网络是半监督学习的模型。 请参阅A Rasmus，H Valpola，M Honkala，M Berglund和T Raiko题为“进行”的论文。 此实现已在我们的论文《的正式代码中。 该代码可以发现和博客文章，可以发现 仅使用100个带标签的示例，该模型即可在MNIST上实现98％的测试准确性。 该代码仅适用于Tensorflow后端。 要求 Python 2.7 + / 3.6 + Tensorflow（1.4.0） 麻木 keras（2.1.4） 请注意，其他版本的tensorflow / keras也应该起作用。 如何使用 加载数据集 from keras . datasets import mnist import keras import random # get the da

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