基于注意力双向GRU网络的多模态脑电情感识别

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摘 要：脑电（Electroencephalogram，EEG）等生理信号凭借其独有的客观性，在情感识别领域已经成为热门的研究对象.针对单一模态特征不够完备的问题，本文提出一种基于注意力双向门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）神经网络的多模态脑电情感识别方法，用Mul-A（剩余13094字）

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