کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Recent advancements for large-scale pre-training with neural signals such as electroencephalogram (EEG) have shown promising results, significantly boosting the development of brain-computer interfaces (BCIs) and healthcare. However, these pre-trained models often require full fine-tuning on each downstream task to achieve substantial improvements, limiting their versatility and usability, and leading to considerable resource wastage. To tackle these challenges, we propose NeuroLM, the first multi-task foundation model that leverages the capabilities of Large Language Models (LLMs) by regarding EEG signals as a foreign language, endowing the model with multi-task learning and inference capabilities. Our approach begins with learning a text-aligned neural tokenizer through vector-quantized temporal-frequency prediction, which encodes EEG signals into discrete neural tokens. These EEG tokens, generated by the frozen vector-quantized (VQ) encoder, are then fed into an LLM that learns causal EEG information via multi-channel autoregression. Consequently, NeuroLM can understand both EEG and language modalities. Finally, multi-task instruction tuning adapts NeuroLM to various downstream tasks. We are the first to demonstrate that, by specific incorporation with LLMs, NeuroLM unifies diverse EEG tasks within a single model through instruction tuning. The largest variant NeuroLM-XL has record-breaking 1.7B parameters for EEG signal processing, and is pre-trained on a large-scale corpus comprising approximately 25,000-hour EEG data. When evaluated on six diverse downstream datasets, NeuroLM showcases the huge potential of this multi-task learning paradigm.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
پیشرفت های اخیر برای پیش از آموزش در مقیاس بزرگ با سیگنال های عصبی مانند الکتروانسفالوگرام (EEG) نتایج امیدوار کننده ای را نشان داده است ، به طور قابل توجهی رشد رابط های مغز و رایانه (BCIS) و مراقبت های بهداشتی را افزایش می دهد.با این حال ، این مدل های از قبل آموزش دیده اغلب برای دستیابی به پیشرفت های قابل توجهی ، محدود کردن تطبیق پذیری و قابلیت استفاده آنها ، نیاز به تنظیم کامل کامل در هر کار پایین دست دارند و منجر به اتلاف منابع می شوند.برای مقابله با این چالش ها ، ما Neurolm ، اولین مدل بنیاد چند کاره را پیشنهاد می کنیم که از قابلیت های مدل های بزرگ زبان (LLM) با توجه به سیگنال های EEG به عنوان یک زبان خارجی استفاده می کند ، و این مدل را با یادگیری چند کاره و قابلیت های استنتاج می کند.رویکرد ما با یادگیری یک توکن ساز عصبی با متن از طریق پیش بینی فرکانس زمانی وکتور ، که سیگنال های EEG را در نشانه های عصبی گسسته رمزگذاری می کند ، آغاز می شود.این نشانه های EEG ، تولید شده توسط رمزگذار بردار منجمد (VQ) ، سپس به یک LLM تغذیه می شوند که اطلاعات علیت EEG را از طریق اتمام چند کانال می آموزد.در نتیجه ، Neurolm می تواند هر دو EEG و روش زبان را درک کند.سرانجام ، تنظیم دستورالعمل چند کاره نوروم را با کارهای مختلف پایین دست سازگار می کند.ما اولین کسی هستیم که نشان می دهیم ، با ترکیب خاص با LLMS ، Neurolm وظایف EEG متنوع را در یک مدل واحد از طریق تنظیم دستورالعمل متحد می کند.بزرگترین نوع NeuroLM-XL دارای پارامترهای 1.7B رکورددار برای پردازش سیگنال EEG است و در یک جسد در مقیاس بزرگ که شامل داده های EEG تقریباً 25000 ساعته است ، از قبل آموزش داده می شود.هنگامی که در شش مجموعه داده پایین دست متنوع ارزیابی شد ، Neurolm پتانسیل عظیمی از این الگوی یادگیری چند وظیفه ای را به نمایش می گذارد.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
