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MAGE：面向多时间尺度脑电表征的基础模型
研究者提出 MAGE（多时间尺度自适应泛化）脑电基础模型，通过多时间尺度注意力机制与可训练聚合模块，动态捕捉并整合不同时间尺度的神经动态信息。在七个数据集上，MAGE 以更少参数持续超越现有脑电基础模型，并支持不同下游任务受益于不同时间尺度的假设，源码将开源。
arXiv cs.LG5 小时前
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研究者提出 MAGE（多时间尺度自适应泛化）脑电基础模型，通过多时间尺度注意力机制与可训练聚合模块，动态捕捉并整合不同时间尺度的神经动态信息。在七个数据集上，MAGE 以更少参数持续超越现有脑电基础模型，并支持不同下游任务受益于不同时间尺度的假设，源码将开源。