近日，医学部生物医学工程学院解说梁臻在情感野心顶级期刊IEEE Transactions on Affective Computing（影响因子9.6）上发表题为“Semi-Supervised Dual-Stream Self-Attentive Adversarial Graph Contrastive Learning for Cross-Subject EEG-based Emotion Recognition”的学术论文。深圳大学筹商生叶炜珊同学和哈尔滨工业大学（深圳）张治国解说为共同第一作家国产精品 自拍偷拍，深圳大学副解说梁臻和电子科技大学解说徐鹏为共同通信作家。深圳大学为第一作家单元和通信单元。

脑电（EEG）是一种用于情感识别的客不雅器用，因其提供的高技能永别率和非侵入性检测特点，在情感野心畛域具有广阔的前程。然则，尽管EEG具有雄伟的后劲，其粗造应用却面对着一个主要挑战，即标签数据的稀缺。这种数据稀缺性竣事了现存模子在情感识别任务中的性能解析。为了束缚这一问题，本筹商提倡了一种新颖的半监督双流自提防反抗图对比学习框架，简称DS-AGC国产精品 自拍偷拍，用于基于EEG信号的跨被试情感识别。DS-AGC框架瞎想了一种智能的双流结构，通过这种结构，简略有用地索取并会通EEG信号中的非结构化和结构化信息。双流结构包含两个并行的子收罗：一个用于处理原始的非结构化EEG数据，另一个则用于处理基于图结构索取的EEG特征。随后，这两个子收罗的输出通过自提防机制进一步会通，以擢升模子对情感情状的识别智商。

为了考据DS-AGC框架的有用性，筹商者在多个benchmark数据库上进行了全面的履行。这些履行扫尾暴露，DS-AGC框架不仅简略有用欺诈有标签的数据，还能充分挖掘无标签数据的信息，显赫擢升情感识别的准确性和鲁棒性。尤其在有标签数据稀缺或获取老本昂贵的情况下，成为一种有前程的束缚决议。

该筹商获取国度当然科学基金等形式资助。

原文聚首：https://doi.org/10.1109/TAFFC.2024.3433470国产精品 自拍偷拍