基於圖卷積（GCN）和規則卷積（CNN）的情緒識別

      引言   論文動機   腦電信號因其易辨僞性、準確性高而被廣泛應用於情緒識別。如何描述腦電信號與大腦活動區域之間的關係以及構建腦電情緒識別模型仍然是基於腦電圖數據的情緒識別具有挑戰性的課題。   基於以往的研究內容可知，CNN 可以利用卷積核提取抽象高層次特徵，適用於 1D，2D，3D 規則網格數據。但是腦電通道的分佈結構是不規則的，腦電數據並不是規則的歐幾里德結構數據。   圖卷積對

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