Mitigating Subject Dependency in EEG Decoding with Subject-Specific Low-Rank Adapters
通过主体特定低秩适配器缓解EEG解码中的主体依赖性
机构 * Department of Mathematics(数学系) ; Otto von Guericke University Magdeburg(奥托·冯·格里克大学马格德堡分校) ; Max Planck Institute for Dynamics of Complex Technical Systems(复杂技术系统动力学马克斯·普朗克研究所) ; Oak Ridge National Laboratory(橡树岭国家实验室)
专题命中 EEG解码 :EEG(title,abstract);motor imagery(abstract);分类 cs.LG
AI总结 SuLoRA通过分解权重为共享和主体特定部分,提升EEG解码中跨主体鲁棒性,实现参数更少但性能更优的解码模型。