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脑机接口中，如何利用混合密度集成卷积?递归?图?注意力网络（Mixture Density Ensemble Conv?RNN?GNN?Attention）提升时空?网络?序列?重点联合解码鲁棒性？ 热门官方

更新于2025/12/1 16:07:12
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回答：该模型在卷积层提取空间特征、递归层捕捉长时时序依赖、图网络层提取功能连接特征、注意力层聚焦关键时间或通道，再通过多个混合密度输出头集成结果，可同时捕捉局部时空模式、长时时序动态、全局网络结构与关键重点，在连续运动与多认知状态联合解码中显著降低预测方差与极端误差风险。
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