Transformers for EEG-Based Emotion Recognition: A Hierarchical Spatial Information Learning Model

The spatial information of Electroencephalography (EEG) is essential for emotion recognition model to learn discriminative feature. The convolutional networks and recurrent networks are the conventional choices to learn the complex spatial dependencies through a number of electrodes and brain region...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	IEEE sensors journal Jg. 22; H. 5; S. 4359 - 4368
Hauptverfasser:	Wang, Zhe, Wang, Yongxiong, Hu, Chuanfei, Yin, Zhong, Song, Yu
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	New York IEEE 01.03.2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Schlagworte:	Arousal Brain Brain modeling Coders EEG Electrodes Electroencephalography Emotion recognition Emotions Feature extraction Machine learning self-attention Sensors Spatial data Spatial dependencies transformer Transformers
ISSN:	1530-437X, 1558-1748
Online-Zugang:	Volltext
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