机构名称：
¥ 1.0
摘要 — 脑电图 (EEG) 是神经科学和临床实践中监测和分析大脑活动的重要工具。传统的神经网络模型（例如 EEG-Net）在解码 EEG 信号方面取得了相当大的成功，但经常难以应对数据的复杂性和高维性。量子计算的最新进展为通过量子机器学习 (QML) 技术增强机器学习模型提供了新的机会。在本文中，我们介绍了 Quantum-EEGNet (QEEGNet)，这是一种新型混合神经网络，它将量子计算与经典 EEGNet 架构相结合，以改进 EEG 编码和分析，作为一种前瞻性方法，承认结果可能并不总是超越传统方法，但它显示了其潜力。QEEGNet 在神经网络中整合了量子层，使其能够捕获 EEG 数据中更复杂的模式并可能提供计算优势。我们在基准 EEG 数据集 BCI Competition IV 2a 上评估了 QEEGNet，表明它在大多数受试者和其他抗噪性方面始终优于传统 EEG-Net。我们的研究结果凸显了量子增强神经网络在脑电图分析中的巨大潜力，为该领域的研究和实际应用指明了新的方向。索引词——脑电图、脑电图分类、量子机器学习、量子算法、深度学习、脑机接口
QEEGNet：用于增强脑电图编码的量子机器学习
主要关键词
相关文件推荐
