Buchumschlag

Motor Imagery Decoding Using Ensemble Curriculum Learning and Collaborative Training

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Zoumpourlis, Georgios, Patras, Ioannis
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2022
Schlagworte:	Signal Processing Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Motor Imagery EEG Signal Classification Using Minimally Random Convolutional Kernel Transform and Hybrid Deep Learning
von: Hwaidi, Jamal, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Subject-Adaptive Transfer Learning Using Resting State EEG Signals for Cross-Subject EEG Motor Imagery Classification
von: An, Sion, et al.
Veröffentlicht: (2024)

NeuroPath: Practically Adopting Motor Imagery Decoding through EEG Signals
von: Cao, Jiani, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Synthetic EEG Generation using Diffusion Models for Motor Imagery Tasks
von: Alexandre, Henrique de Lima, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EEG_GLT-Net: Optimising EEG Graphs for Real-time Motor Imagery Signals Classification
von: Aung, Htoo Wai, et al.
Veröffentlicht: (2024)

RLEEGNet: Integrating Brain-Computer Interfaces with Adaptive AI for Intuitive Responsiveness and High-Accuracy Motor Imagery Classification
von: Nallani, Sriram V. C., et al.
Veröffentlicht: (2024)

EEG-Based Speech Decoding: A Novel Approach Using Multi-Kernel Ensemble Diffusion Models
von: Kim, Soowon, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On-device Learning of EEGNet-based Network For Wearable Motor Imagery Brain-Computer Interface
von: Bian, Sizhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-Stage Fusion Architecture for Small-Drone Localization and Identification Using Passive RF and EO Imagery: A Case Study
von: Wewelwala, Thakshila Wimalajeewa, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Intelligent Optimization of Wireless Access Point Deployment for Communication-Based Train Control Systems Using Deep Reinforcement Learning
von: Wu, Kunyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unsupervised Adaptive Deep Learning Method For BCI Motor Imagery Decoding
von: Ouahidi, Yassine El, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Study of Neural Polar Decoders for Communication
von: Hirsch, Rom, et al.
Veröffentlicht: (2025)

CSP-Net: Common Spatial Pattern Empowered Neural Networks for EEG-Based Motor Imagery Classification
von: Jiang, Xue, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Invited Paper: Feature-to-Classifier Co-Design for Mixed-Signal Smart Flexible Wearables for Healthcare at the Extreme Edge
von: Shatta, Maha, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Multi-output Classification using a Cross-talk Architecture for Compound Fault Diagnosis of Motors in Partially Labeled Condition
von: Yi, Wonjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Subject Specific Deep Learning Model for Motor Imagery Direction Decoding
von: Parashiva, Praveen K., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Toward Adaptive BCIs: Enhancing Decoding Stability via User State-Aware EEG Filtering
von: Choi, Yeon-Woo, et al.
Veröffentlicht: (2025)

AI-Based Impedance Encoding-Decoding Method for Online Impedance Network Construction of Wind Farms
von: Zhang, Xiaojuan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Intelligent Algorithms For Signature Diagnostics Of Three-Phase Motors
von: Svirin, Stepan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Scattering Transform for Auditory Attention Decoding
von: Pallenberg, René, et al.
Veröffentlicht: (2026)

BagStacking: An Integrated Ensemble Learning Approach for Freezing of Gait Detection in Parkinson's Disease
von: Cohen, Seffi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Diagnosis of Parkinson's Disease Using EEG Signals and Machine Learning Techniques: A Comprehensive Study
von: Allahbakhshi, Maryam, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Learnable SIM Paradigm: Fundamentals, Training Techniques, and Applications
von: Wang, Hetong, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Achieving Robust Channel Estimation Neural Networks by Designed Training Data
von: Luan, Dianxin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Building Semantic Communication System via Molecules: An End-to-End Training Approach
von: Cheng, Yukun, et al.
Veröffentlicht: (2024)

PulseFi: A Low Cost Robust Machine Learning System for Accurate Cardiopulmonary and Apnea Monitoring Using Channel State Information
von: Kocheta, Pranay, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Training-Free Message Passing for Learning on Hypergraphs
von: Tang, Bohan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SAFE: Self-Adjustment Federated Learning Framework for Remote Sensing Collaborative Perception
von: Li, Xiaohe, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Autonomous Self-Trained Channel State Prediction Method for mmWave Vehicular Communications
von: Orimogunje, Abidemi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Objective Features Extracted from Motor Activity Time Series for Food Addiction Analysis Using Machine Learning -- A Pilot Study
von: Borisenkov, Mikhail, et al.
Veröffentlicht: (2024)

DeltaLLM: A Training-Free Framework Exploiting Temporal Sparsity for Efficient Edge LLM Inference
von: Qi, Jiawen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient Pain Recognition via Respiration Signals: A Single Cross-Attention Transformer Multi-Window Fusion Pipeline
von: Gkikas, Stefanos, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Staging by the Book: Automatic Sleep Stage Classification Using Scoring Rules
von: Hardarson, Emil, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Arrhythmia Classification Using Graph Neural Networks Based on Correlation Matrix
von: Han, Seungwoo
Veröffentlicht: (2024)

Enhanced Fault Detection and Cause Identification Using Integrated Attention Mechanism
von: Khaniki, Mohammad Ali Labbaf, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Sparse Bayesian Learning Algorithms Revisited: From Learning Majorizers to Structured Algorithmic Learning using Neural Networks
von: Balaji, Rushabha, et al.
Veröffentlicht: (2026)

5G Positioning Advancements with AI/ML
von: Alawieh, Mohammad, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Temporal Context and Architecture: A Benchmark for Naturalistic EEG Decoding
von: Ergezer, Mehmet
Veröffentlicht: (2026)

Noise-Robust Radio Frequency Fingerprint Identification Using Denoise Diffusion Model
von: Yin, Guolin, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ResLearn: Transformer-based Residual Learning for Metaverse Network Traffic Prediction
von: Manjunath, Yoga Suhas Kuruba, et al.
Veröffentlicht: (2024)