解码原始时域脑电的深度学习工具箱。
Braindecode的Python项目详细描述
注意：旧的braindecode存储库已移动到 https://github.com/robintibor/braindevel。
脑解码
解码原始时域脑电的深度学习工具箱。
对于那些想要深入学习和 想研究脑电数据的深度学习研究人员。 目前主要关注卷积网络。
安装
- 从http://pytorch.org/安装pytorch（不需要安装torchvision）。
- 安装numpy（重新采样安装工作所必需的），例如：
pip install numpy
- 通过pip安装braindecode:
pip install braindecode
引用
如果您在科学出版物中使用此代码，请引用我们：
@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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