यह शोधपत्र ईईजीडीएम (EEGDM) का प्रस्ताव करता है, जो एक अव्यक्त विसरण मॉडल (LDM) पर आधारित एक नवीन स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण पद्धति है। यह पद्धति मौजूदा गहन शिक्षण-आधारित इलेक्ट्रोएन्सेफेलोग्राफी (EEG) संकेत विश्लेषण विधियों की सीमाओं का समाधान करती है, जो सीमित प्रशिक्षण आँकड़ों के साथ विविध कार्यों में अच्छा प्रदर्शन करने वाले सामान्यीकृत निरूपणों को सीखने में कठिनाई का सामना करती हैं। ईईजीडीएम ईईजी संकेत निर्माण को एक स्व-पर्यवेक्षित शिक्षण उद्देश्य के रूप में उपयोग करता है और एक ईईजी एनकोडर को एकीकृत करता है जो ईईजी संकेतों और चैनल संवर्द्धनों को एक संपीड़ित निरूपण में परिवर्तित करता है। विसरण मॉडल सशर्त सूचना के रूप में कार्य करता है जो ईईजी संकेत निर्माण प्रक्रिया का मार्गदर्शन करता है, एक संपीड़ित अव्यक्त स्थान प्रदान करता है जो निर्माण प्रक्रिया पर नियंत्रण को सुगम बनाता है और जिसका उपयोग अनुप्रवाह कार्यों में किया जा सकता है। प्रायोगिक परिणाम दर्शाते हैं कि ईईजीडीएम एक छोटे पूर्व-प्रशिक्षण आँकड़ों के साथ उच्च-गुणवत्ता वाले ईईजी संकेत पुनर्निर्माण, सुदृढ़ निरूपण अधिगम, और विभिन्न अनुप्रवाह कार्यों में प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन प्राप्त करता है, जो इसकी सामान्यीकरणीयता और व्यावहारिकता को उजागर करता है।
