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一种新的脑电图情感识别的可移动性注意神经网络模型( A Novel Transferability Attention Neural Network Model for EEG Emotion Recognition )
Y Li B Fu F Li G Shi W Zheng
现有的脑电图(EEG)情感识别方法都是基于所有的EEG样本进行模型训练。然而，一些源（训练）样本与目标（测试）样本存在显著差异，可能会导致负面影响。因此，有必要更多地关注具有较强可移植性的脑电样本，而不是强制地利用所有样本训练一个分类模型。此外，对于一个脑电样本，从神经科学的角度来看，并不是所有脑电样本的脑区都包含了能够有效地传递到测试数据中的情感信息。甚至有些脑区数据也会对情绪分类模型的学习产生很大的负面影响。考虑到这两个问题，本文提出了一种用于脑电情感识别的可转移注意力神经网络(TANN)，该网络通过局部和全局注意力机制，自适应地突出可转移脑电脑区数据和样本，学习情感鉴别信息。这可以通过测量多个脑区级鉴别器和单个样本级鉴别器的输出来实现。大量的脑电情感识别实验表明，所提出的TANN方法优于现有的情感识别方法。
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