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运动想象 (MI) 分类学习系列 (9) :FBCNet
运动想象分类学习系列:FBCNet 0. 引言1. 主要贡献2. 提出的方法2.1 滤波器组卷积网络2.2 方差层结构介绍 3. 实验结果3.1 基线方法比较3.2 方差层对结果的影响3.3 脑卒中患者在相关模型中观察到更大的受试间变异性 4. 总结欢迎来稿 论文地址:https://arxiv.org/abs/2104.01233 论文题目:FBCNet: An Efficie
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25、新加坡南洋理工、新加坡国立大学提出FBCNet:完美融合FBCSP的CNN,EEG解码SOTA水准![抱歉老师,我太想进步了!]
前言: 阴阳差错,因工作需要,需要查阅有关如何将FBCSP融入CNN中的文献,查阅全网,发现只此一篇文章,心中大喜,心想作者哪家单位,读之,原来是自己大导(新加坡工程院院士)目前任职的高校,心里斐然,平台在那,这实验室别人喝漏的矿泉水拿过来都能发个CVPR。院士资源,高山仰止。 论文: 《FBCNet: A Multi-view Convolutional Neural Network fo
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