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在大型数据集和计算能力的支持下，深度学习的最新进展促使许多研究采用深度神经网络 (DNN) 从脑信号中提取特征并解码脑状态，这是脑机接口 (BCI) 的一个重要元素。然而，BCI 要在现实世界中应用，仍有几个问题需要解决。脑信号是高维、嘈杂且高度非平稳的。此外，与计算机视觉领域的图像数据相比，数据集受到很大限制。因此，进一步研究深度学习 (DL) 在 BCI 中的应用，并彻底评估该应用在实践中如何用于实现接口将是有益的。本研究主题的主要目标是提供各种互补的贡献集合，展示新的进展并回顾 BCI 中的深度学习方法或方法，以及创建一个讨论论坛，汇集研究人员的贡献，以促进基于深度学习的 BCI 的进展。
社论：脑机接口中的深度学习
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