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深度学习算法在近年被引入脑机接口解码研究。基于 CNN 网络结构设计的 Shal-lowConvNet 和 DeepConvNet 模仿了 FBCSP 中的时间和空间滤波器， ♓性能接近 FBCSP ♿。bet官网进一步利用深度可分离卷积代替普通卷积提 ⌚出的 EEGNet 在 SSVEP 范式应用中取得了很好的效 ☽果。CNN网络模型具有的批处理归一化功能也可用于视觉 P300 范式的解码。进一步还有诸多深度学习的改进模型，例如 CNN-RNN 架构、CNN-LSTM 架构 ♒。还有一些研究侧重于 ❌脑机接口的数据扩增，进而得到更多的训练数据，提升解码效果。典 ♏型的数据扩增网络模型包括循环的对抗网络（RGAN）、增强 MI 数据的 C-LSTM 模型等。
另外 ❣，在加入亚马逊之前，布莱克本曾经在德意志银行投资银 ✅行部门工作 ❣，在亚马逊首次公开募股上市项目中提供了大量的帮助。
本报记者 胡介祉 【编辑:杜子美 】
