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This model has been pushed to the Hub using the PytorchModelHubMixin integration: - Code: https://braindecode.org - Paper: [More Information Needed] - Docs: https://braindecode.org/stable/generated/braindecode.models.BIOT.html
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Pretrained weights for `braindecode.models.BrainBERT`, a faithful braindecode port of **BrainBERT** (Wang et al., ICLR 2023), a self-supervised foundation model for intracranial (sEEG/iEEG) recordings. These weights are the **official pretrained "large" checkpoint** (`stft` variant) released by the original authors. The Transformer encoder and input encoding are mapped **1:1** into the braindecode `BrainBERT` module. This repository ships the **encoder only** — 82 tensors, bit-identical to the authors' release. No downstream head is included: BrainBERT is pretrained by masked spectrogram reconstruction and has no classification head to inherit, so `final_layer` is freshly initialized by `from_pretrained` for whatever `n_outputs` you ask for.
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This model has been pushed to the Hub using the PytorchModelHubMixin integration: - Code: https://braindecode.org - Paper: [More Information Needed] - Docs: https://braindecode.org/stable/generated/braindecode.models.BENDR.html
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This model has been pushed to the Hub using the PytorchModelHubMixin integration: - Code: https://braindecode.org - Paper: [More Information Needed] - Docs: https://braindecode.org/stable/generated/braindecode.models.EEGPT.html
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This model has been pushed to the Hub using the PytorchModelHubMixin integration: - Code: https://braindecode.org - Paper: [More Information Needed] - Docs: https://braindecode.org/stable/generated/braindecode.models.Labram.html
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Channel positions are resolved from electrode names in `chs_info` (145-slot shared montage vocabulary). Yang, L., Sun, Q., Li, A. & Van Hulle, M. M. (2026). *Are EEG foundation models worth it? Comparative evaluation with traditional decoders in diverse BCI tasks.* ICLR 2026. https://openreview.net/forum?id=5Xwm8e6vbh
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