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dn3：用于大规模原始神经生理学数据同化的开源python库，用于更灵活，标准化的深度学习
我们提出了一个名为DN3的开源Python库，旨在加速使用脑摄影数据的深度学习（DL）分析。该库的重点是使实验快速且可重复，并促进了公共和私人数据集的集成。此外，DN3的设计是为了验证包括但不限于许多数据集的分类和回归的DL过程，以证明泛化能力。，我们通过为受语音识别启发的人歧义的人辩护，探讨该图书馆的有效性。这些是由通常短的（尽管是任意的，虽然是任意的）电脑电图（EEG）数据序列创建的，这些数据序列唯一地识别用户相对于其他用户。T-向量通过使用近1秒长的序列对近1000人进行分类，并有效地概括为在培训中从未见过的用户。广义性能在两个常用且公共可访问的运动成像任务数据集上证明，这对于内部和受试者间信号变异性臭名昭著。根据这些数据集，可以通过简单地采用最近相邻的T-Vector的标签来以高达97.7％的精度来识别受试者，而即使会话分隔为几天，也不依赖于执行任务，并且对记录会话的依赖也很少。来自两个数据集的T-向量的可视化均显示数据集之间的受试者没有汇合，并指示了受试者良好的t-vector歧管。我们首先得出结论，这是基于脑电图的生物识别技术的理想范式转变，其次是该歧管值得进一步研究。我们提议的图书馆提供了各种基本工具，以促进T-向量的发展。T-向量代码库是使用DN3的未来项目的模板，我们鼓励利用提供的模型进行未来的工作。