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机构名称：
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为了处理脑机接口 (BCI) 任务中脑电图 (EEG) 数据的稀缺性和异质性，并利用大型公开数据集的强大功能，我们提出了 Neuro-GPT，这是一个由 EEG 编码器和 GPT 模型组成的基础模型。基础模型使用自监督任务在大型数据集上进行预训练，该任务学习如何重建被掩盖的 EEG 片段。然后，我们在运动想象分类任务上对模型进行微调，以验证其在低数据量（9 个受试者）下的性能。我们的实验表明，与从头开始训练的模型相比，应用基础模型可以显著提高分类性能，这为基础模型的通用性及其应对 EEG 数据稀缺性和异质性挑战的能力提供了证据。该代码可在 https://github.com/wenhui0206/NeuroGPT 上公开获取。
arXiv:2311.03764v4 [cs.LG] 2024 年 3 月 2 日
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