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使用成对相对位移预训练学习脑电图信号的相对组成
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原文英文，约400词，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的自监督学习方法——成对相对位移预训练（PARS），用于从未标记的脑电图（EEG）信号中学习表示。PARS通过预测随机采样的EEG窗口对之间的相对时间位移，捕捉神经信号中的长程依赖性。研究表明，PARS预训练的变换器在标签效率和迁移学习方面优于现有方法，为EEG表示学习建立了新范式。
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关键要点
- 本文介绍了一种新的自监督学习方法——成对相对位移预训练（PARS），用于从未标记的脑电图（EEG）信号中学习表示。
- PARS通过预测随机采样的EEG窗口对之间的相对时间位移，捕捉神经信号中的长程依赖性。
- 与当前主要使用的局部重建策略不同，PARS鼓励编码器捕捉神经信号中的相对时间组成和长程依赖性。
- 研究表明，PARS预训练的变换器在标签效率和迁移学习方面优于现有方法。
- PARS为EEG表示学习建立了新范式。
❓
延伸问答
什么是成对相对位移预训练（PARS）？
成对相对位移预训练（PARS）是一种自监督学习方法，用于从未标记的脑电图（EEG）信号中学习表示，主要通过预测随机采样的EEG窗口对之间的相对时间位移来捕捉长程依赖性。
PARS与现有的EEG学习方法有什么不同？
PARS不同于现有的局部重建策略，它鼓励编码器捕捉神经信号中的相对时间组成和长程依赖性，而不仅仅是局部模式的恢复。
PARS在标签效率和迁移学习方面的表现如何？
研究表明，PARS预训练的变换器在标签效率和迁移学习方面优于现有的方法，显示出更好的性能。
PARS如何捕捉神经信号中的长程依赖性？
PARS通过预测随机采样的EEG窗口对之间的相对时间位移，能够有效捕捉神经信号中的长程依赖性。
PARS为EEG表示学习带来了什么新范式？
PARS为EEG表示学习建立了新范式，强调了自监督学习在处理未标记数据中的潜力，尤其是在临床应用中的重要性。
PARS的应用场景有哪些？
PARS可以应用于临床领域，如睡眠分期和癫痫检测等，需要从未标记的EEG数据中提取有效信息的场景。
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