# vlawhern/arl-eegmodels

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vlawhern/arl-eegmodels, dépôt open source à 1 585 étoiles sur GitHub. Carte Bêta de RepoMasters. This is the Army Research Laboratory (ARL) EEGModels Project…

| Champ | Valeur |
| --- | --- |
| Propriétaire | [vlawhern](https://repo.masters-masters.com/owners/vlawhern) |
| Étoiles | 1 585 |
| Forks | 336 |
| Langage | [Python](https://repo.masters-masters.com/languages/python) |
| Licence | Aucune |
| Création | 2018 |
| Sujets | eeg, deep-learning, convolutional-neural-networks, keras, tensorflow, brain-computer-interface, eeg-classification, time-series-classification, event-related-potentials, sensory-motor-rhythm |
| Rang | [Bêta (700 à 1 999 ★)](https://repo.masters-masters.com/ranks/box_office) |
| Voir sur GitHub | [vlawhern/arl-eegmodels](https://github.com/vlawhern/arl-eegmodels) |

## Fiche du dépôt

This is the Army Research Laboratory (ARL) EEGModels Project: A Collection of Convolutional Neural Network (CNN) models for EEG signal classification, using Keras and Tensorflow

Rang des dépôts qui ont 700 à 1 999 ★ sur GitHub. Probabilité publiée par carte tirée : 6 %. Rareté : Rare.

## D’autres dépôts Python

- [OsciiArt/DeepAA · ★ 1 585 · Python · Bêta](https://repo.masters-masters.com/repos/OsciiArt/DeepAA)
- [NanoNets/docstrange · ★ 1 585 · Python · Bêta](https://repo.masters-masters.com/repos/NanoNets/docstrange)
- [Memento-Teams/Memento-Skills · ★ 1 585 · Python · Bêta](https://repo.masters-masters.com/repos/Memento-Teams/Memento-Skills)

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Données : GitHub · Illustration dessinée par RepoMasters à partir de l’identifiant du dépôt et de la couleur de son langage.