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由于数据集较小且难以获取标签，使用机器学习从 EEG 等生物信号中解码信息一直是一项挑战。我们提出了一种基于重建的自监督学习模型，即 EEG 的掩蔽自动编码器 (MAEEG)，通过学习使用 Transformer 架构重建掩蔽的 EEG 特征来学习 EEG 表示。我们发现，当仅给出少量标签时，MAEEG 可以学习显着改善睡眠阶段分类的表示（准确率提高约 5％）。我们还发现，基于重建的 SSL 预训练期间的输入样本长度和不同的掩蔽方式对下游模型性能有很大影响。具体而言，学习重建更大比例和更集中的掩蔽信号可带来更好的睡眠分类性能。我们的研究结果深入了解了基于重建的 SSL 如何帮助 EEG 的表征学习。
MAEEG：用于脑电图表征学习的蒙版自动编码器
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