簡介

簡介：采用雙GAN模型架構來生成腦電波與目標圖像。

論文題目：Image Generation from Brainwaves using Dual Generative Adversarial Training（使用雙生成對抗訓練的腦電波圖像生成）

會議：IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE)

摘要：表示通過無創腦電圖設備捕獲的腦電波內容對各種診斷應用具有實際意義。 雖然現有的生成對抗網絡在神經科學的某些領域可以獲得不錯的結果，但由于真實腦電波的不足，在表示腦電波內容時性能顯著下降。 這讓我們引入了一種雙生成對抗訓練范式，以學習腦波和目標圖像分布之間的平滑過渡。 我們的實驗表明，我們的訓練方法在三個基準數據集上優于最先進的訓練策略。