English(EN) One Model for All: Universal Pre-training for EEG based Emotion Recognition across Heterogeneous Datasets and Paradigms

新框架“万能模型”提升脑电图情感识别能力

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-08-31 04:00

研究人员开发了一种名为“万能模型”的新型预训练框架，旨在提高基于脑电图的情感识别模型的泛化能力。该框架采用两阶段学习过程：使用自监督对比学习进行单变量预训练，以及使用新的ART和GAT架构进行多变量微调。该方法在DEAP和DREAMER等数据集上展示了显著的性能提升，在受试者内基准测试和跨数据集迁移方面取得了新的最先进成果。 AI

影响这项研究可能为分析脑电图信号等复杂生物数据的更强大、可迁移的AI模型带来希望。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Xiang Li, You Li, Yazhou Zhang · 2026-08-31 04:00

一种模型，通用于所有：基于脑电图的情感识别的通用预训练，跨越异构数据集和范式

arXiv:2511.08444v2 Announce Type: replace Abstract: EEG-based emotion recognition is hampered by profound dataset heterogeneity (channel/subject variability), hindering generalizable models. Existing approaches struggle to transfer knowledge effectively. We propose 'One Model for…

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一种模型，通用于所有：基于脑电图的情感识别的通用预训练，跨越异构数据集和范式

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