PHP题目

运动想象分类学习系列:基于滑动窗口的通用空间模式

• 0. 引言
• 1. 主要贡献
• 2. 提出的方法
• • 2.1 LMDA-Net架构
  • 2.2 通道注意力
  • 2.3 深度注意力
• 3. 结果
• • 3.1 实验结果
  • 3.2 消融实验
• 4. 总结
• 欢迎来稿

0. 引言

虽然基于神经网络的方法可以有效地提取特征，但它们经常会遇到数据集泛化性差、预测波动性高、模型可解释性低等问题。为了解决这些局限性，我们提出了一种新型的轻量级多维注意力网络，称为LMDA-Net。通过结合两个专门为脑电信号设计的新型注意力模块，即通道注意力模块和深度注意力模块，LMDA-Net能够有效地集成来自多个维度的特征，从而提高各种BCI任务的分类性能。

实测LMDA-Net在脑电分类上具有不错的效果！

1. 主要贡献

1. 轻量级网络模型和在线部署。
2. 源重建启发了脑电图的通道注意力模块