transformer求脑电自注意力

脑电自注意力是指在脑电信号中，通过自注意力机制来提取信号中的重要特征。使用Transformer模型可以实现脑电自注意力，具体步骤如下：

1. 将脑电信号转换为嵌入向量，可以使用传统的时间序列模型，如LSTM或CNN，也可以使用更先进的模型，如EEGNet或DeepConvNet。
2. 将嵌入向量输入到Transformer模型中，其中包括多头自注意力层和前馈神经网络层。
3. 在多头自注意力层中，模型将学习如何在输入序列中找到相关的特征，并将这些特征组合成更高级别的表示。
4. 在前馈神经网络层中，模型将进一步处理这些表示，并生成最终的输出。