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electroencephalografic data
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vEEGNet: 通过变分自动编码器学习潜在表示来重构 EEG 原始数据
该论文提出了 vEEGNet 模型,结合了变分自编码器和前馈神经网络,用于对复杂的多维时间序列电脑脑电图(EEG)数据进行分类和重构,取得了最先进的分类性能,并能够重构低频和中频范围的原始 EEG 信号。
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8 months ago
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