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发布时间:2024-09-24 05:14

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  迁移学习算法的进步是脑机接口走向应用落地的关键。许多机 ⛄器学习算法的训练数据与测试数据来自相同的特征分布。此类算法在 ♓脑机接口应用中,虽然面向单个被试在短时间内可以取得良好性能, ⛷但在不同被试或相同被试不同时间的情况下性能则大幅下降。这些问 ☺题被称为跨被试和跨时间的可变性问题。为了减轻这两个问题的影响 ⛻,通常需要一个校准阶段来在每个会话开始时收集足够的训练数据, ❎但这会明显增加系统使用的准备时间。

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  本报记者 加藤绫子 【编辑:李新芳 】

  

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