Una implementación de codificación de decodificación cerebral de extremo a extremo a partir de señales MEG utilizando NeuralSet y aprendizaje profundo para predecir características lingüísticas
EPOCHS = 15 opt = torch.optim.AdamW(model.parameters(), lr=1e-3, Weight_decay=1e-4) sched = torch.optim.lr_scheduler.CosineAnnealingLR(opt, T_max=EPOCHS) loss_fn = nn.MSELoss() hist = {“tr”: ”va”: ”r”: } def pearson(a, b): a, b = a – a.mean(),…