在脑机接口中，如何利用跨被试元学习（Meta-Learning）快速适应新用户？热门官方

更新于2025/12/1 16:07:12

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回答：元学习通过在多个源用户学习任务上训练一个“学会学习”的模型，使其在遇到新用户时仅需少量校准数据即可快速微调。常用方法包括 MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）和 Reptile，在 BCI 跨用户场景中可显著减少校准时间并保持较高准确率。

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在脑机接口中，如何利用混合密度生成递归网络（Mixture Density Generative Recurrent Network, MDGRN）合成多样化 EEG 序列？

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在脑机接口中，如何利用贝叶斯模型平均递归集成（Bayesian Model Averaging Recurrent Ensemble, BMARE）降低模型选择风险？

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