# EEG Channel Selection with Gumbel-softmax
## About
This Python project is the PyTorch implementation of a concrete EEG channel selection layer based on the Gumbel-softmax method. This layer can be placed in front of any deep neural network architecture to jointly learn the optimal subset of EEG channels for the given task and the network weights. This layer of composed of selection neurons, that each use a continuous relaxation of a discrete distribution across the input channels to learn the optimal one-hot weight vector to select input channels instead of linearly combining them.
## Usage
This implementation operates on the dataset described in [1]. To download this data, follow the instructions at https://github.com/robintibor/high-gamma-dataset and place the data it in the Data folder. Then, convert these files from rad hdf5-files to preprocessed npy-files by installing BrainDecode 0.4.85 as described at https://robintibor.github.io/braindecode/ and running preprocess.py.
To run the code, install Pytorch (https://pytorch.org/) and run selectNchannels.py
## References
[1] R. T. Schirrmeister, J. T. Springenberg, L. D. J. Fiederer, M. Glasstetter, K. Eggensperger, M. Tangermann, F. Hutter, W. Burgard, and T. Ball, “Deep learning with convolutional neural networks for EEG decoding and visualization,” Human brain mapping, vol. 38, no. 11, pp. 5391– 5420, 2017.
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
资源推荐
资源详情
资源评论
收起资源包目录
Gumbel-Channel-Selection-main.rar (10个子文件)
ChannelSelection
loader.py 3KB
models.py 6KB
selectNchannels.py 13KB
__pycache__
models.cpython-38.pyc 7KB
loader.cpython-38.pyc 2KB
models.cpython-37.pyc 7KB
loader.cpython-37.pyc 2KB
README.md 1KB
Models
Data
preprocess.py 4KB
.gitignore 71B
共 10 条
- 1
资源评论
医学信号图像处理匠人
- 粉丝: 6334
- 资源: 33
上传资源 快速赚钱
- 我的内容管理 展开
- 我的资源 快来上传第一个资源
- 我的收益 登录查看自己的收益
- 我的积分 登录查看自己的积分
- 我的C币 登录后查看C币余额
- 我的收藏
- 我的下载
- 下载帮助
最新资源
- 基于图像的三维模型重建C++源代码+文档说明(高分课程设计)
- 基于聚焦法的工件立体测量方案,根据数据进行三维重建 使用HALCON处理图像,MATLAB拟合数据+源代码+数据集+效果图
- 锄战三国村 修改:货币使用不减 v1.10(2) 原创 (中文).apk
- 基于python实现的单目双目视觉三维重建+源代码+图像图片(高分课程设计)
- 基于C+++OPENCV的全景图像拼接源码(课程设计)
- 基于Python+OpenCV对多张图片进行全景图像拼接,消除鬼影,消除裂缝+源代码+文档说明+界面截图(高分课程设计)
- 基于C++实现的全景图像拼接源码(课程设计)
- 基于SIFT特征点提取和RASIC算法实现全景图像拼接python源码+文档说明+界面截图+详细注释(95分以上课程大作业)
- 基于matlab实现眼部判别的疲劳检测系统+源代码+全部数据+文档说明+详细注释+使用说明+截图(高分课程设计)
- 基于Matlab的异常姿势识别系统+源代码+全部数据+文档说明+详细注释+使用说明+截图(高分课程设计)
资源上传下载、课程学习等过程中有任何疑问或建议,欢迎提出宝贵意见哦~我们会及时处理!
点击此处反馈
安全验证
文档复制为VIP权益,开通VIP直接复制
信息提交成功