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我们使用 Transformer [10] 来处理生理信号。Transformer 最初是为自然语言处理 (NLP) 任务开发的，目的是处理单词序列。鉴于生理信号是值序列，Transformer 可以适用于生理信号处理 [11]。Transformer 采用学习到的注意机制，根据上下文动态评分输入不同部分的相关性。基于注意的处理适合处理生理信号，因为根据任务和上下文，信号的某些部分可能比其他部分传达更多信息。使用 Transformer 的另一个好处是，我们可以从 BERT [12] 中描述的非常成功的预训练技术中受益，该技术是为 NLP 任务开发的，我们可以根据需要进行调整。这种预训练策略已成功应用于其他领域，如计算机视觉 [13]、语音处理 [14] 和情感计算 [15]。
使用多模态信号通过预训练 Transformer 进行情绪识别
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