Artykuł przegląda metody deep learning do dekodowania sygnałów EEG z możliwością generalizacji pomiędzy różnymi osobami. Problem cross-subject generalization jest kluczowy dla praktycznych aplikacji interfejsów mózg-komputer, ponieważ modele trenowane na jednej osobie zwykle słabo działają na innej ze względu na indywidualne różnice neurologiczne. Badanie analizuje istniejące podejścia i wyzwania techniczne związane z transferem wiedzy i adaptacją domenową w kontekście sygnałów biomedycznych.