Den elektroencefalografiska klassificeringen är den viktigaste komponenten i hjärndatorgränssnittsbaserade system. Det finns två stora problem som hindrar en förbättring av den. För det första utnyttjar traditionella metoder inte fullt ut multimodal information. För det andra är storskaliga kommenterade EEG-data nästan omöjliga att få tag på eftersom biologisk datainsamling är utmanande och kvalitetsnotering är kostsam. Här föreslår vi en ny metod för djupt lärande för att lösa dessa två problem. För det första modellerar vi kognitiva händelser baserade på EEG-data genom att karakterisera data med hjälp av EEG-optiskt flöde, som är utformat för att bevara multimodal EEG-information i en enhetlig representation. För det andra utformar vi en ram för djup överföringslärande som lämpar sig för överföring av kunskap genom gemensam utbildning, som innehåller ett kontradiktoriskt nätverk och en speciell förlustfunktion. Experimenten visar att vårt tillvägagångssätt, när det tillämpas på EEG-klassificeringsuppgifter, har många fördelar, såsom robusthet och noggrannhet.
Tan och Al. REF undersöker överföring av nät för EEG-data genom att karakterisera data med hjälp av EEG-optiskt flöde.
Deep Transfer Learning for EEG-Based Brain Computer Interface
{'venue': '2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'journal': '2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}