Semi-supervised EEG emotion recognition with Discriminative Graph Transformer Model
구두
연구 내용
2층 GCN으로 표본 이웃의 특징을 학습하고, 표본 간 유사도를 어텐션에 반영하는 Graph Transformer를 결합했다. EEG의 DE 특징으로 구성한 그래프에서 소량 레이블로 감정을 분류했다.
결과
SEED-IV의 피험자별 transductive 평가. 2,505개 표본 중 레이블 60개에서 정확도 83.28 ± 3.70%, 80개에서 88.22 ± 4.48%, 100개에서 93.83 ± 1.87%.
전체 논문 목록