本文方法的核心思想是通过将人类神经活动和自然图像联系起来,学习合理的计算生物表征。基于此目的,首先提出了一个模型——脑电信号通道网络(EEG-ChannelNet),以学习用于脑电信号分类的大脑流形。在验证了可以从EEG数据中提取视觉信息之后,作者介绍了一种多模态方法,该方法使用经过孪生网络训练的深度图像和EEG编码器来学习...