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本研究考察了各种神经网络 (NN) 模型通过脑电图 (EEG) 信号解释心理构造的有效性。通过评估四种脑机接口 (BCI) 范式中 16 种流行的 NN 模型及其变体，我们评估了它们的信息表示能力。基于全面的文献综述结果，我们提出了 EEGNeX，这是一种新颖的纯基于 ConvNet 的架构。我们将它与现有的尖端策略和所有 BCI 基准之母 (MOABB) 进行了比较，涉及 11 个不同的 EEG 运动想象 (MI) 分类任务，结果表明 EEGNeX 超越了其他最先进的方法。值得注意的是，与竞争对手相比，它在不同场景中的分类准确率提高了 2.1-8.5%，具有统计学意义 (p < 0.05)。这项研究不仅为设计用于 EEG 数据的高效 NN 模型提供了更深入的见解，而且为未来探索生物电脑信号与 NN 架构之间的关系奠定了基础。为了促进更广泛的科学合作，我们已将包括 EEGNeX 在内的所有基准模型公开发布在（https://github.com/chenxiachan/EEGNeX）上。
EEGNeX 的基准研究
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