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尽管基于深度学习的算法在通过脑电图 (EEG) 信号自动识别情绪方面表现出色，但个体脑信号模式的差异会降低模型在不同受试者身上应用时的有效性。虽然迁移学习技术已经表现出良好的效果，但它们仍然面临与特征表示不足相关的挑战，并且可能会忽略源受试者本身可能具有不同特征的事实。在这项工作中，我们提出了一种多源域自适应方法，该方法使用基于变换器的特征生成器 (MSDA-TF)，旨在利用来自多个来源的信息。所提出的特征生成器保留了卷积层以捕获浅层空间、时间和频谱 EEG 数据表示，而自注意机制则提取这些特征内的全局依赖关系。在适应过程中，我们根据相关值对源主体进行分组，并旨在将目标主体的时刻与每个源以及源内的时刻对齐。MSDA-TF 在 SEED 数据集上得到了验证，并显示出良好的结果。
arXiv:2401.02344v1 [cs.LG] 2024 年 1 月 4 日
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