DMAE-EEG: A Pretraining Framework for EEG Spatiotemporal Representation Learning
Electroencephalography (EEG) plays a crucial role in neuroscience research and clinical practice, but it remains limited by nonuniform data, noise, and difficulty in labeling. To address these challenges, we develop a pretraining framework named DMAE-EEG, a denoising masked autoencoder for mining ge...
Gespeichert in:
| Veröffentlicht in: | IEEE transaction on neural networks and learning systems Jg. 36; H. 10; S. 17664 - 17678 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , , , , , , , |
| Format: | Journal Article |
| Sprache: | Englisch |
| Veröffentlicht: |
United States
IEEE
01.10.2025
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| Schlagworte: | |
| ISSN: | 2162-237X, 2162-2388, 2162-2388 |
| Online-Zugang: | Volltext |
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