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官方账号arXiv cs.LG@Gabriel Mahuas, Victoria Shevchenko, Ugo Tanielian, Yassir Bendou, Richard Gao
推荐理由：这篇论文用对比学习做EEG预训练，比传统掩码重构效果好，架构设计很实在，搞脑机接口的可以看看。
CoCoT-EEG
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7月13日
09:40
该论文提出CoCoT-EEG，一种对比预训练的多尺度卷积Transformer模型，用于脑电图解码。在多个异构电极配置的基准任务上，CoCoT匹配或超越了基于掩码重构预训练的最先进模型。从零开始训练的CoCoT也优于先前单任务解码模型，展现出数据效率。通过系统消融实验，作者验证了对比学习用于构建EEG基础模型的可行性，并指出关键架构设计考量。