BENDR: Using Transformers and a Contrastive Self-Supervised Learning Task to Learn From Massive Amounts of EEG Data

Deep neural networks (DNNs) used for brain–computer interface (BCI) classification are commonly expected to learn general features when trained across a variety of contexts, such that these features could be fine-tuned to specific contexts. While some success is found in such an approach, we suggest...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Frontiers in human neuroscience Ročník 15; s. 653659
Hlavní autoři:	Kostas, Demetres, Aroca-Ouellette, Stéphane, Rudzicz, Frank
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Frontiers Media S.A 23.06.2021
Témata:	brain computer interface contrastive learning convolutional neural network deep learning - artificial neural network Human Neuroscience semi-supervised learning transformers
ISSN:	1662-5161, 1662-5161
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!