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DeWave的训练流程主要分为三个阶段:1）自监督编码器预训练（仅原始EEG脑磁波)，这一阶段会先训练一个脑电波自编码模型，输入原始EEG波形，通过重建实现自监督。这样可以提取有用的时域和频域特征。
在这个模拟地震的系统之下，他们发现机器学习可以帮助研究人员预测人为开始制造的断层需要多长时间能引发震动。
2. 🤳 该方法使用有限的高质量个体图像集，以保持图像对个体身份的高保真性。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2312.08914.pdf