电脑脑电图分析中的变压器:对运动图像,和情绪分类中的架构和应用进行了审查

科学领域:

• 神经科学是一个神经科学.
• 机器学习 机器学习
• 信号处理 信号处理

背景情况:

• 变压器展示了卓越的序列编码能力,超过了传统的机器学习方法.
• 基于电脑电图 (EEG) 分析的变压器模型的激增需要对其架构和应用进行全面审查.
• 现有文献强调了在EEG研究中对变压器利用的结构化见解的需要.

研究的目的:

• 探索用于EEG分析的四个主要的变压器架构 (时间序列变压器,视觉变压器,图形注意力变压器,混合模型).
• 根据应用,对基于变压器的近期EEG研究进行分类,重点关注运动图像分类,情绪识别和发作检测.
• 识别和审查将变压器应用于EEG数据的挑战,以及数据增强和转移学习解决方案.

主要方法:

• 最近基于变压器的脑电图 (EEG) 研究的系统审查.
• 基于变压器架构和应用领域的研究分类.
• 分析挑战和提出解决方案,包括数据增强和转移学习.

主要成果:

• 在EEG分析中识别和讨论四个关键的变压器架构及其变体.
• 在EEG中变压器应用的分类,重点是运动图像,情绪识别和发作检测.
• 关于在EEG中实现变压器的挑战和新兴解决方案的概述.

结论:

• 变压器为EEG分析提供了强大的工具,具有不同的架构和应用.
• 应对数据增强和转移学习等挑战对于在EEG中有效部署变压器至关重要.
• 本综述为研究人员探索EEG数据的变压器架构提供了路线图.