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...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	IEEE sensors journal Ročník 22; číslo 5; s. 4359 - 4368
Hlavní autoři:	Wang, Zhe, Wang, Yongxiong, Hu, Chuanfei, Yin, Zhong, Song, Yu
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York IEEE 01.03.2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. (IEEE)
Témata:	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
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!