本文介绍了结合虚拟对抗训练（VAT）的Transformer-Based EEG网络（VAT-TransEEGNet）在跨主体运动想象（MI）任务中的应用。通过增强模型的全局依赖性和使用VAT防止过拟合，提升了BCI解码的精度和鲁棒性。研究表明，与传统方法相比，VAT-TransEEGNet在EEG数据集上表现出更好的性能。
论文地址：https://www.mdpi.com/2306-5354/10/5/609
论文题目：Transformer-Based Network with Optimization for Cross-Subject Motor Imagery Identification
论文代码：无
0. 引言
探索脑电图（EEG）信号的有效信号特征是脑机接口（BCI）研究中的一个重要课题，其结果可以揭示引发脑电变化的运动意图，在脑电数据特征提取方面具有广阔的研究前景。与以往单纯基于卷积神经网络的脑电解码方法相比，基于群智能理论和虚拟对抗训练的端到端脑电信号解码算法，结合变压器机制对传统的卷积分类算法进行了优化。研究了自注意机制的使用，以将脑电信号的感受野扩展到全局依赖性，并通过优化模型中的全局参数来训练神经网络。
总的来说：算法存在一定的可取性，感兴趣的小伙伴可以尝试一下！！
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