ICA adalah metode statistik untuk memisahkan sinyal EEG campuran, sementara CNN seperti ICLabel hanya berperan dalam mengklasifikasi hasil dekomposisinya—dua hal ini tidak boleh disamakan.
Artikel ini mengulas metodologi deep learning hibrida Convolutional Neural Network (CNN) dan Long Short-Term Memory (LSTM) yang digunakan untuk pengenalan aktivitas manusia berdasarkan data sensor smartphone, serta mengeksplorasi relevansi dan potensi aplikasinya untuk klasifikasi sinyal Electroencephalogram (EEG).
Penjelasan evolusi neural network dari ANN, CNN, hingga RNN beserta turunan dan aplikasinya di dunia nyata. Panduan memilih jenis jaringan saraf sesuai kebutuhan data dan tujuan pemrosesan.
Penjelasan sederhana tentang cara kerja CNN untuk pengolahan gambar dan RNN untuk data berurutan seperti teks atau suara. Dilengkapi perbandingan peran keduanya dan relevansinya dalam aplikasi sehari-hari.
CNN memungkinkan mesin mengenali dan memahami gambar dengan memproses fitur visual secara bertahap. Artikel ini membahas prinsip kerja, aplikasi sehari-hari, dan dampak CNN dalam kecerdasan buatan modern.