正文開始前，咱們先聊聊米國超級科技網紅馬斯克的故事。

2020年8月29日，馬斯克舉行了Neuralink公司的發(fā)布會，被發(fā)布的產品分別是一枚硬幣大小的可植入大腦的芯片，以及一臺可完成自動植入的手術設備。這枚硬幣大小的芯片用途頗多，他能夠感應溫度和氣壓，讀取腦電波、脈搏等生理信號。

這次腦機接口的發(fā)布會只是邁進馬斯克終極目標的第一步，他的長遠目標是迎接“超人認知”時代的到來。

米國超級科技網紅馬斯克

當然了，聊馬斯克其實是為了帶出今天的主角——腦機接口，要知道與機器學習技術相比，深度學習如今已廣泛用于腦機接口應用程序，因為大多數腦機接口應用程序都需要高水平的準確性。深度學習模型在識別來自大腦的變化信號方面表現更好，這些信號變化迅速。卷積神經網絡、生成對抗網絡、循環(huán)神經網絡和長短期記憶體等一些流行的深度學習模型如下所述：卷積神經網絡是一種人工神經網絡，使用卷積神經網絡，可以將輸入數據簡化為具有最小損失的即時響應形式，并且可以記錄腦電圖模式的特征空間關系。

疲勞檢測、睡眠階段分類、壓力檢測、運動圖像數據處理和情緒識別是使用卷積神經網絡的基于腦電圖的腦機接口應用程序之一。在腦機接口中，卷積神經網絡模型用于輸入大腦信號以利用潛在的語義依賴性。生成對抗網絡：生成對抗網絡是最近的機器學習技術。生成對抗網絡使用兩個人工神經網絡模型來競爭同時訓練彼此。生成對抗網絡允許機器自行設想和開發(fā)新圖像。

基于腦電圖的腦機接口技術首先記錄信號，然后轉移到生成對抗網絡技術以重新生成圖像?；谏蓪咕W絡的腦機接口系統(tǒng)的重要應用是數據增強。數據增強增加了可用的訓練數據量，并允許使用更復雜的DL模型。它還可以減少過度擬合，并可以提高分類器的準確性和魯棒性。在腦機接口的背景下，包括生成對抗網絡在內的生成算法經常用于重建或生成一組大腦信號記錄以改進訓練計劃。

長短期記憶體包含一個離散的存儲單元，一種節(jié)點。為了管理數據流，長短期記憶體采用了具有一系列“門”的架構。當涉及到諸如寫作和語音識別等任務的時間序列建模時，循環(huán)神經網絡和長短期記憶體已被證明是有效的.多層感知器包括多層神經元以及輸入層、一個或多個隱藏層和輸出層。多層感知器和神經網絡可以近似，這意味著如果它們有足夠的神經元和層，它們可以比較連續(xù)函數。多層感知器背后的挑戰(zhàn)因素是它們容易受到過度訓練的影響，尤其是包含噪聲和非平穩(wěn)數據。

因此，需要對架構進行重大選擇和規(guī)范化?？茖W家們使用多層感知器從腦電圖信號中區(qū)分不同的頻帶，以更有效地提取特征。自適應分類器隨著新的腦電圖數據變得可訪問，自適應分類器的參數。受監(jiān)督的用戶測試對于受監(jiān)督的腦機接口適應至關重要。接收腦電圖數據的標簽是模糊的，無監(jiān)督適應。因此，無監(jiān)督適應基于類非特定適應，例如更新分類器模型中的廣義類腦電圖數據均值或協(xié)方差矩陣，或估計數據類標簽以進行額外訓練。

非線性貝葉斯分類器是腦機接口中使用的兩個貝葉斯分類器。盡管貝葉斯圖形網絡已用于腦機接口，但由于它們未被廣泛使用，因此此處未涵蓋它們。貝葉斯分類的目標是為特征向量提供最高概率類別。貝葉斯規(guī)則通常用于計算分配給單個類的特征向量的后驗概率。該特征向量的類別可以通過使用具有這些概率的最大后驗規(guī)則來計算。貝葉斯的二次假設是數據具有明顯的正態(tài)分布。

結果是證明分類器名稱的二次決策邊界。盡管該分類器并未廣泛用于腦機接口，但它已成功用于對運動圖像和心理任務進行分類。在腦機接口的情況下，這些來自隱馬爾可夫模型的統(tǒng)計概率通常是高斯混合模型。隱馬爾可夫模型可用于分類腦機接口特征的時間模式，甚至是原始腦電圖數據，因為控制腦機接口所需的腦電圖元素具有特定的時間序列。

未來已至，腦機接口的光輝未來，我們拭目以待！