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...

Ausführliche Beschreibung

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:Frontiers in human neuroscience Jg. 15; S. 653659
Hauptverfasser: Kostas, Demetres, Aroca-Ouellette, Stéphane, Rudzicz, Frank
Format: Journal Article
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Frontiers Media S.A 23.06.2021
Schlagworte:
ISSN:1662-5161, 1662-5161
Online-Zugang:Volltext
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