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迁移学习旨在利用源域中的先验信息改进目标域中预测函数的 ⚓学习过程,解决跨会话和跨主体的可变性问题 ❣。脑机接口的早期迁移 ⛸学习算法侧重于分解算法的改进。而后黎曼几何法进一步促进了脑机 ☸接口的迁移学习算法进步。近年来 ,深度学习算法也开始应用于迁移 ⛹学习领域。此外,其他领域的迁移学习方法也在脑机接口研究中有一 ☻定的借鉴,例如信息几何(STIG)的光谱传输算法在快速序列视 ❢觉kok手机网页版登录呈现范式(RSVP)的验证;融合转移分量分析(TCA)和联 ❥合分布适应(JDA)提出的用于脑机接口的流形嵌入知识转移(MEKT)方法。
本报记者 曹汝霖 【编辑:赵月 】