arXiv · cs.LG· Jia Hong Puah, Sim Kuan Goh, Ziwei Zhang, Zixuan Ye, Chow Khuen Chan, Kheng Seang Lim, Si Lei Fong, Kok Sin Woon, Cuntai Guan·· 4 小时前
EEGDM：用生成式扩散模型实现标签高效的 EEG 表征学习
EEGDM: Label-Efficient EEG Representation Learning with Generative Diffusion Model
AI 导读
EEGDM 是一个基于扩散模型的 EEG 表征学习框架，通过结构化状态空间模型扩散预训练（SSMDP）在无标注 EEG 数据上捕捉长程时间依赖，并用 Latent Fusion Module（LFM）融合多层潜在特征。
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