【2022新书】基于脑-机接口的深度学习:表示、算法和应用，294页pdf

**《基于脑电图的脑机接口的深度学习》**是一本令人兴奋的书，描述了新兴的深度学习如何在表征、算法和应用方面改善脑机接口(BCI)的未来发展。BCI通过将个人的大脑信号解码为计算机设备可识别的命令，将人类的神经世界和物理世界连接起来。

这本书提出了一个高度综合的总结，常用的大脑信号;系统介绍了深度学习模型的12个子类;在BCI领域采用深度学习的200多项最新研究的扩展总结;本文概述了许多BCI应用以及深度学习的贡献，以及31个公共BCI数据集。作者还介绍了一套新的深度学习算法，旨在解决当前BCI的挑战，如鲁棒表示学习、跨场景分类和半监督学习。本文提出了各种基于深度学习的真实世界BCI应用，并给出了一些原型。其中所包含的工作提出了有效和高效的模式，将为学术界和工业界从事BCI工作的人提供灵感。

目录内容：

语言 Preface * 背景 Background: Introduction Brain Signal Acquisition Deep Learning Foundations 深度学习BCI Deep Learning-Based BCI and Its Applications: Deep Learning-Based BCI Deep Learning-Based BCI Applications Recent Advances on Deep Learning for EEG-Based BCI: Robust Brain Signal Representation Learning Cross-Scenario Classification Semi-Supervised Classification Typical Deep Learning for EEG-Based BCI Applications: Authentication Visual Reconstruction Language Interpretation Intent Recognition in Assisted Living Patient-Independent Neurological Disorder Detection Future Directions and Conclusion Bibliography Index

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