摘要：
一.模型介绍 文章提出一种自动transformer NAS系统（automatic transformer NAS），命名为TNAS。所提出的基于TNAS的情绪识别是一个端到端系统，它可以从原始EEG信号中捕捉全局交互，以用于情绪分类任务。 TNAS首先构建一个覆盖设计空间中所有候选对象的超级网络 阅读全文
摘要：
在Transformer的编码器中，多头自注意力机制（MSA）和多层感知器（MLP）的堆叠结构，能够有效地捕捉EEG数据中的长距离依赖关系和复杂的时空特征，这正是针对时间序列数据处理的关键优势。通过这种架构，模型可以在不同时间点的数据之间建立联系。 ViT模型设计用于处理二维数据，如图像。基础ViT 阅读全文
摘要：
神经网络架构是指构成神经网络的层（Layers）、连接方式、激活函数和其它组件的组织结构。神经网络架构的设计对于模型的性能至关重要，因为它决定了模型如何学习和处理数据。以下是神经网络架构的一些关键组成部分： 层的类型：神经网络由不同类型的层组成，如输入层、隐藏层和输出层。隐藏层可以是执行特征提取的地 阅读全文
摘要：
一.提出背景 Transformer最早是Google在2017年的Attention Is All You Need论文中提出，用于解决解决传统的序列到序列（Seq2Seq）模型在处理可变长序列时遇到的问题。（序列到序列：指的是模型的输入是一段序列，模型输出也是序列；比如语音识别中给模型一段中文语 阅读全文
