CNNs的双模训练工具，即两种数据类型的并行训练
BiModNeuroCNN的Python项目详细描述
BiModNeuroCNN
这是一个用于培训双流双模深度学习架构的软件包 神经系统的数据。在脑电图（EEG）和 功能近红外光谱（fNIRS）。在
正在进行中的工作-将来将添加更多内容。在
安装
安装Pythorch:http://pytorch.org/
在安装Braindecode:https://github.com/braindecode/braindecode
在使用pip安装最新版本的BiModNeuroCNN：
在
pip install bimodneurocnn
数据集
指向要在即将发布时添加的数据集的链接。在
引用
目前正在审查的论文。在
Braindecode用于实现此包：
@article {HBM:HBM23730, author = {Schirrmeister, Robin Tibor and Springenberg, Jost Tobias and Fiederer, Lukas Dominique Josef and Glasstetter, Martin and Eggensperger, Katharina and Tangermann, Michael and Hutter, Frank and Burgard, Wolfram and Ball, Tonio}, title = {Deep learning with convolutional neural networks for EEG decoding and visualization}, journal = {Human Brain Mapping}, issn = {1097-0193}, url = {http://dx.doi.org/10.1002/hbm.23730}, doi = {10.1002/hbm.23730}, month = {aug}, year = {2017}, keywords = {electroencephalography, EEG analysis, machine learning, end-to-end learning, brain–machine interface, brain–computer interface, model interpretability, brain mapping}, }
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