B站刘二大人《PyTorch深度学习实践》第二讲 线性模型课后作业代码实现。

《PyTorch深度学习实践》第七讲 处理多维特征的输入

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B站刘二大人《PyTorch深度学习实践》第三讲梯度下降算法原理以及代码的实现。

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公共空间模式（Common Spatial Patterns，CSP）是一种常用的特征提取方法，用于处理脑电（EEG）信号或其他生物电信号的分类问题。CSP方法旨在通过线性变换，将原始信号转换为新的特征表示，以增强不同类别之间的差异性。CSP方法的主要思想是通过找到一组投影矩阵，将原始信号投影到一个新的空间中，使得不同类别的信号在新空间中具有最大的差异性。具体而言，CSP方法试图通过最大化不同类别

需要注意的是，CNN和RNN并不是相互排斥的，它们可以结合使用，例如在图像字幕生成任务中，可以使用CNN提取图像特征，然后将这些特征输入到RNN中生成描述文字。总之，CNN主要适用于提取EEG信号的时空特征和多通道处理，而RNN主要适用于捕捉EEG信号中的时间依赖关系和序列建模。在实际应用中，CNN和RNN可以结合使用，以充分利用它们各自的优势。CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络）是深度

文章题目：EEG-Based Emotion Recognition Using Convolutional Recurrent Neural Network with Multi-Head Self-AttentionAbstract: In recent years, deep learning has been widely used in emotion recognition, but