Особливості застосування передавального навчання для декодування уявного мовлення в інтерфейсах “мозок—комп'ютер”

Abstract

This paper has analyzed the features of using transfer learning in systems that require decoding of imaginary speech based on EEGNet. The research identifies priority directions for further work: overcoming interpersonal signal variability, increasing resistance to motion artifacts, and developing energy-efficient neural network architectures.