跨被试泛化

极度畅想21 天前
深度学习·脑机接口·bci·情感计算·跨被试泛化·dnn cnn rnn·时空特征提取
脑电模型实战系列（二）：PyTorch实现CNN_DEAP的多尺度时空特征提取大家好！欢迎来到“脑电模型实战系列（二）”系列的第三篇。上篇 DNN 基准实验中，我们验证了 DEAP 数据集的可行性，获得了 ∼60% 的准确率。然而，这也暴露了 DNN 的局限：它将 EEG 视为独立特征的集合，忽略了脑电信号的时空结构，无法捕捉关键的局部频率模式（如 α 波对应放松）。
极度畅想22 天前
深度学习·脑机接口·bci·情感计算·eeg情绪识别·跨被试泛化·dnn cnn rnn
脑电模型实战系列（二）：PyTorch实现简单DNN模型大家好！欢迎来到“脑电情绪识别”系列二的第二篇。上篇导论中，我们探讨了为什么从简单模型起步：EEG数据噪声大、个体差异显著，直接上手复杂架构如Transformer容易卡壳。
我是有底线的