使用动态图卷积神经网络的脑电情绪识别
本文提出了一种基于动态图卷积神经网络（DGCNN）的多通道脑电波情感识别方法。该方法通过使用图形模型对多通道脑电信号进行建模，并利用训练好的神经网络学习不同脑电通道之间的内在关系，从而提取更具区分度的脑电信号特征。实验结果表明，该方法在SEED和DREAMER
邻接矩阵
图卷积网络入门：数学基础与架构设计
数据是对现实世界的抽象表征。物理现象、人类行为模式以及自然规律都可以通过数据结构进行编码和表示。通过实现各类算法和模型，可以挖掘数据中的隐含模式，提取具有实际意义的非平凡信息。卷积神经网络（CNN）专门处理具有网格结构的数据（如图像），循环神经网络（RNN）则