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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.11
- 수록면
- 647 - 651 (5page)
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This study proposes a hybrid model, the Sparse Residual LSTM Autoencoder (SRL-AE), combining a Sparse Autoencoder and Residual LSTM to improve anomaly detection in electrocardiogram (ECG) data. Traditional LSTM Autoencoder models distinguish between normal and abnormal data based on recon struction error distributions, but the distance between these distributions is often minimal, leading to reduced confidence in model inference. To address this issue, a model that can robustly separate these distributions is required, particularly in the medical field, where the reliability of deep learning model inferences is critical. The proposed SRL-AE introduces a sparsity constraint in the encoder and residual connections in the decoder to increase the distance between the recon struction error distributions. Experimental results using the ECG5000 dataset demonstrate that SRL-AE reduces the reconstruction error of normal data by 0.908 and increases the distance between the error distributions of normal and abnormal data by 2.224, thereby improving the robustness of the model’s inference.
목차
Abstract
I. 서론
II. SRL-AE 알고리즘
III. 실험 및 결과
IV. 결론 및 향후 연구 방향
참고문헌
참고문헌 (0)
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