EEG-transformer

EEG-transformer 是一种基于Transformer架构的深度学习模型，用于处理和分析脑电图（Electroencephalogram, EEG）数据。脑电图是一种记录脑部活动的生理信号，通过电极放置在头皮上采集到的电压变化。

传统的EEG分析方法需要依赖人工特征提取和手工设计的算法，而EEG-transformer则通过使用Transformer模型自动学习特征表示，可以更加准确地捕捉EEG信号中的相关模式。Transformer模型在自然语言处理任务中取得了巨大的成功，并且具有并行计算的优势，因此在EEG数据分析中应用Transformer模型也取得了良好的效果。

使用EEG-transformer模型，可以进行脑电图信号分类、脑电图时间序列预测、脑电图源定位等任务。它可以帮助研究人员和医生更好地理解脑部功能和相关疾病，同时也为神经科学研究和临床诊断提供了新的工具和方法。