基于深度可逆网络的 EEG 脑信号解码
机器学习
2019-07-19 v1 神经与进化计算
信号处理
机器学习
摘要
在本稿件中，我们研究用于基于 EEG 的脑信号解码的深度可逆网络，发现它们能生成逼真的 EEG 信号，并将新信号分类于随机水平之上。文中还讨论了使其正则化以提升解码精度的进一步思路。
引用
@article{arxiv.1907.07746,
title = {Deep Invertible Networks for EEG-based brain-signal decoding},
author = {Robin Tibor Schirrmeister and Tonio Ball},
journal= {arXiv preprint arXiv:1907.07746},
year = {2019}
}