基于深度信念网络的脑电图情感分类

目录 导读 分类方法 特征提取 分类器 实验数据与结果 导读 近年来，在使用深度网络进行无监督的数据特征学习方面取得了巨大的成功，特别是对于图像和语音。在该论文中，作者引入了深度学习模型来对基于脑电数据的情绪(积极和消极)进行分类。论文从多通道脑电图中提取的差分熵(Differential Entropy, DE)特征作为输入,训练深度信念网络(Deep Belief Network, DBN)。

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