脑电信号解码和可视化的深度卷积神经网络 / 开普饭

更多技术干货第一时间送达作者|Memory逆光本文由作者授权分享导读脑电图(EEG)是一个复杂的信号,一个医生可能需要几年的训练并利用先进的信号处理和特征提取方法,才能正确解释其含义.而如今机 ...

更多技术干货第一时间送达导读使用从EEG解码的信息来实现对人工或虚拟手臂的在线控制通常是通过对不同的激活状态进行分类或与对象的不同显性动作相关的感觉运动活动的自愿调节来实现的.然而,一些研究报道了 ...

最近看到一组漫画 ,解释了深度学习的原理.什么是深度学习?下图表示了深度学习与机器学习的关系,可见深度学习是属于机器学习的一种,但是中间的推理过程是类似于人脑的神经元的构成,而机器学习更像是一棵树状的 ...

更多技术干货第一时间送达 Part 1 导读研究人员应用卷积神经网络(ConvNets)对病理和正常的脑电图记录进行区分. 研究人员使用两种基本的,浅的和深的卷积网络结构来解码从脑电图中任务相关的信 ...

更多技术干货第一时间送达作者|Memory逆光本文由作者授权分享本文主要介绍了深度学习在EEG分析上的应用<Deep learning-based electroencephalograp ...

浙江大学.中国矿业大学和伦敦大学的研究人员研究了可用于识别神经肌肉信号的空间特征和解码器.具体来说,研究人员提出了利用迁移学习和深度学习的方法,将表面肌电信号数据转换为包含丰富的时频域信息的声谱图.对 ...

更多技术干货第一时间送达事件相关去同步化与同步化(ERD/S)和运动相关皮质电位(MRCP)在下肢康复的脑机接口(BCI)中,特别是在站立和坐姿中,起着重要的作用.然而,人们对站立和坐着的大脑皮层活 ...

更多脑机干货第一时间送达第11期论文周报抱歉各位脑机接口社区的好朋友,今天分享来晚了.Rose小哥昨天回家了,坐了一天的车,今天一大早又赶着外甥女的生日,这会才抽出时间来分享.估计在家的这段时间 ...

本文引用格式夏雪, 孙琦鑫, 侍啸, 柴秀娟. 基于轻量级无锚点深度卷积神经网络的树上苹果检测模型[J]. 智慧农业(中英文), 2020, 2(1): 99-110. Xia Xue, Sun Q ...

在移动端使用深度学习模型时,我们需要参数少.计算速度快的模型,因此一个性能更高效的模型才是落地的关键.本次将从卷积核,拓扑结构,剪枝,量化,蒸馏,动态推理,AutoML等方向来讲述如何获得一个更加高效 ...

从事深度学习算法研究的人员一直在追求精度更高的网络性能,这一次我们将从模型的宽度.深度.卷积核和步长的大小,Dropout和BN层的设计,残差网络,多尺度与信息融合,Attention机制,AutoM ...

往后我们慢慢地会多做一些直播,平台就定在哔哩哔哩,这次是有三本周五直播的一个回放. 文/编辑 | 言有三 1 直播主题网络结构是深度学习成功的关键因素之一,不仅是非常重要的学术研究方向,在工业界实践 ...

更多技术干货第一时间送达近年来,深度学习方法的快速发展使得无需任何特征工程的端到端学习成为可能,这有利于BCI运动想象应用的发展.慕尼黑工业大学和澳大利亚研究发展团队(Research and De ...

更多技术干货第一时间送达本篇文章内容主要包括: EEGNet论文: EEGNet的实现. EEGNet简介脑机接口(BCI)使用神经活动作为控制信号,实现与计算机的直接通信.这种神经信号通常是从各 ...

更多技术干货第一时间送达本文是由CSDN用户[Memory逆光]授权分享.主要介绍了<THE TUH EEG CORPUS: A Big Data Resource for Automated ...

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