تحلیل و مقایسه‌ی معماری‌های CNN و RNN در طبقه‌بندی چندکلاسه محتوای بصری از طریق سیگنال EEG

در این پروژه پژوهشی پیشرفته، عملکرد پنج معماری یادگیری عمیق شامل LSTM، CNN کلاسیک، 1D-CNN، 2D-CNN و مدل ترکیبی CNN-RNN برای طبقه‌بندی سیگنال EEG تحریک‌شده مورد ارزیابی قرار گرفته است. هدف، شناسایی نوع تصویر مشاهده‌شده توسط فرد تنها از طریق سیگنال مغزی و بررسی توانایی مدل‌ها در تشخیص محتوای بصری در یک سناریوی چهارکلاسه واقعی است.
با طراحی دقیق پروتکل ثبت EEG، پیش‌پردازش دومرحله‌ای و آموزش منسجم همه مدل‌ها، نتایج نشان داد مدل ترکیبی CNN-RNN با دقت میانگین 92.49٪ عملکرد برتری داشته و مناسب‌ترین گزینه برای تحلیل دقیق سیگنال EEG است.
اگر به دنبال همکاری با پژوهشگری مسلط به طراحی، پیاده‌سازی و تحلیل مدل‌های یادگیری عمیق برای داده‌های پیچیده مانند EEG، سیگنال‌های زیستی یا بینایی ماشین هستید، با اطمینان می‌توانید این کار را به من بسپارید. آماده‌ام تا پروژه‌های شما را با دقت علمی و خروجی قابل اتکا انجام دهم.