Автокодировщик

Планы

• Перевести dataset из текстовых файлов в *.csv файл (comma-separated);
• Сделать методы для логирования минимум квадрата отклонений на разнице между тестовым и декодированным сигналом;
• Сделать методы для логирования минимум квадрата отклонений всех тестов;
• Добавить графики ошибки и точности обучения;
• Подобрать подходящую структуру полно-связанного автокодировщика с минимальными потерями < 5%;
• Разобраться с нормализацией данных;
• Дополнить справочную информацию (readme.md).

Предисловие

Автокодировщик – это искусственная нейронная сеть прямого распространения, которая восстанавливает входной сигнал на выходном слое. В структуре такого автокодировщика содержится скрытый слой, который представляет собой код, описывающий модель сжатого входного сигнала. Структурная модель автокодировщика разрабатывается таким образом, что не иметь возможность точно скопировать входной сигнал на выходном слое нейронной сети. Поэтому выходной сигнал восстанавливается с ошибками из-за потерь при кодировании, но, чтобы их минимизировать, нейронная сеть вынуждена учиться отбирать наиболее важные признаки входного сигнала.

Датасет

Для успешного обучения автоэнкодера требуется обучающая выборка, обеспечивающая высокое разнообразие фрагментов сигнала электромиографии.

6 субъектов проделали 9 различных жестов (Андрей, АндрСеме, Лёня, Миша, Юра, Алексей Олегович):

1. сгибание указательного пальца;
2. сгибание среднего пальца;
3. сгибание безымянного пальца;
4. поворот кисти влево;
5. поворот кисти вправо;
6. кисть вверх;
7. кисть вниз;
8. щелчок большим с средним;
9. сжатие в кулак.

Первая цифра в названиях файлов - номер субъекта, вторая - номер жеста. В файлах хранятся выделенные сигналы для каждого жеста (400 отсчетов).

Тренировочный датасет:

Тестовый датасет:

Работа автокодировщика

Пример работы автокодировщика:

Пример входного сигнала и их сжатое представление:

Разница между тестовым и декодированным сигналом:

График разницы с заливой:

Спектральная плотность сигнала (метод Уэлча):