multisensory feedback

新型EEGNet架构通过多感官反馈改进误差信号解码

研究人员开发了一种新颖的多分支EEGNet架构，用于在复杂的多感官反馈条件下改进误差相关电位（ErrPs）的解码。该方法利用辅助监督来增强视觉、听觉和触觉反馈的鲁棒性，即使在反馈不一致的情况下也是如此。实验表明，与基线模型相比，所提出的模型在分类性能上保持一致，并且准确性有所提高，尤其是在多模态反馈场景下，这表明了一种更稳定的检测误差感知神经信号的方法。