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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,936 - 1,939 (4page)
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For emotion recognition through EEG signals, a DGCNN model was proposed that expresses the relationship between channels of multi-channel EEG signals in a graph structure. The sparse DGCNN model improved performance by introducing L1-norm into the loss function for graph sparsity. L2,1-norm combines the advantages of L1-norm and L2-norm to increase the efficiency of the algorithm and provide robustness to outliers or noise. This study proposes an algorithm by replacing the L1-norm of sparse DGCNN with the L2,1-norm. We present the results of classifying three emotional states from an experiment using the SEED dataset.
목차
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
Ⅲ. 구현
Ⅳ. 실험 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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