脑机接口中，如何利用多模态 Transformer 融合 EEG 与眼动信号？热门官方

更新于2025/12/1 16:07:12

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回答：多模态 Transformer 在统一架构中对 EEG 的时间序列与眼动的空间/时间特征进行交叉注意力建模，可捕捉视觉注意与神经响应的耦合关系，在视觉相关 BCI（如 SSVEP、注视点推断）中提升精度与鲁棒性。

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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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回答：BMARE 根据各模型的边际似然加权平均递归预测，可降低过拟合风险，提高集成性能稳定性。

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