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摘要 - 我们提出了一种用于学习脑电图（EEG）的新型深神经结构。为了学习空间插图，我们的模型首先获得了Riemannian-Nian歧管上空间协方差矩阵（SCM）的riemannian平均值和距离。然后，我们通过切线空间学习将空间信息投射到欧几里得空间上。随后，使用两个完全连接的层来学习空间信息嵌入。此外，我们提出的方法通过使用具有软注意机制的深长短期记忆网络从欧几里得空间中的EEG信号中提取的差分熵和对数功率谱密度特征来学习时间信息。为了结合空间和时间信息，我们使用有效的融合策略，该策略学习了用于嵌入决策特定特征的注意力权重。我们在三个流行的EEG相关任务中评估了四个公共数据集上的拟议框架，特别是情绪识别，警惕性估计和运动图像分类，其中包含各种类型的任务，例如二进制分类，多类分类和回归。我们提出的体系结构在种子视频上的其他方法优于其他方法，并在其他三个数据集（Seed，BCI-IV 2A和BCI-IV 2B）上接近最先进的方法，显示了我们在脑电图表示学习中框架的鲁棒性。我们论文的源代码可在https://github.com/guangyizhangbci/eeeg riemannian上公开获得。
rfnet：基于脑电的大脑的Riemannian Fusion网络 -
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