Intraoperative Hypotension Prediction using Transformer Based Models
작품개요
현재의 딥러닝 기술은 이미지 및 텍스트 분야에서 매우 뛰어난 성과를 보여주었다. Signal data에 대한 딥러닝 연구는 어려움이 있으며 주로 데이터의 복잡성, 높은 차원 등에 기인한다. 현실 세계의 문제를 Transformer 모델 기반 신호 처리 기술을 통해 보다 정확하게 예측해 보고자한다.
Signal data, Time series data를 이용하여 classification, regression task를 수행하고자한다.
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