基于DEAP数据集的脑电情绪识别：Transformer与注意力机制的结合

简介：
情绪识别是人机交互和情感计算领域中的一个重要任务。脑电信号（Electroencephalogram，EEG）是一种记录大脑活动的非侵入性方法，可用于情绪识别。本文将介绍如何使用DEAP数据集进行脑电情绪识别，并使用Transformer模型结合注意力机制来提高识别性能。

DEAP数据集简介：
DEAP（Database for Emotion Analysis using Physiological Signals）是一个广泛使用的脑电情绪识别数据集，包含来自32名被试者的EEG信号和情感标注。该数据集包含了来自14个国家的参与者，记录了他们在观看音乐视频片段时的脑电活动。

Transformer模型简介：
Transformer是一种基于自注意力机制的序列建模方法，最初用于自然语言处理任务。它在处理序列数据时能够捕捉全局依赖关系，并且在训练和推理过程中能够并行计算，因此在脑电情绪识别任务中具有潜在的应用价值。

注意力机制简介：
注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同部分的方法。通过赋予不同的权重给输入序列的不同部分，注意力机制可以帮助模型捕捉到与情绪相关的关键信息。

代码实现：
下面是使用Transformer模型结合注意力机制进行脑电情绪识别的代码示例：

# 导入所需的库
import torch
import torch