应用降维作为 LSTM-CNN 模型的先导用于基于 ECoG 的脑机接口中图像和运动信号的分类
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。通过优化脑机接口（BCI）中的运动想象分类算法，利用无监督的降维技术 UMAP 和 KNN 评估了使用监督学习方法 LSTM 和 CNN 进行分类任务的必要性，实验结果表明 UMAP 降维后具有高 KNN...
通过优化脑机接口中的运动想象分类算法，使用无监督的降维技术UMAP和KNN评估了使用监督学习方法LSTM和CNN进行分类任务的必要性。实验结果表明，降维后的参与者在监督深度学习模型上取得了高准确率，降维技术是有效的预处理步骤，减少了对标记数据和监督深度学习技术的需求。对于运动障碍的治疗和脑机接口领域中的监管、安全和可靠性问题具有重要意义。
