应该如何为 RNN 构建输入数据矩阵（包含 EEG 数据）？
通常，RNN 以语言模型的形式呈现，其中你有一个热向量来指示单词的存在。因此，如果您输入的是句子“你好，你好吗”，您将有 4 个一热向量（我认为）：
[1, 0, 0, 0]
[0, 1, 0, 0]
[0, 0, 1, 0]
[0, 0, 0, 1]
这些单独的向量如何压缩成一个数据矩阵？
在单通道脑电图（只有 1 个电极）的情况下，每秒 256 个样本，1 秒长的样本，这些数据应该如何构造？会是 256 个向量吗？如果是这样，每个向量代表/包含什么？还是应该是 1 个 256 个元素长的向量？
此外，这如何扩展到多通道脑电图，比如 64 个电极超过 256 个时间样本？
我更喜欢使用原始 EEG 数据，而不是尝试一些降维（计算方法、频谱图等）
RNN 并非专门用于进行语言建模，它们旨在处理时间序列数据，而语言恰好可以表示为时间序列。有很多论文展示了如何使用 RNN 对时间序列进行分类和回归（很棒的论文列表）。
One-hot 编码通常用于输入是离散的而不是可以直接输入模型的数字的情况。然而，one-hot 编码实际上并不总是语言建模的规范，一些研究实际上将每个字符（或每个单词，取决于如何建模问题）映射到一个唯一的数字标识符（例如; 和词汇表的大小）和模型将该标识符映射到向量表示。当词汇量很大并且您希望避免处理大的 one-encoded 向量时，这特别有用。查看word2vec和word2vec Tensorflow了解更多详情。
在您的情况下，您想要处理传感器数据。无需一次性编码，因为您的数据是连续的和数字的。也就是说，您可以直接输入记录的脑电数据；尽管通常最好事先清理它们并使其正常化。实际上有很多关于使用 RNN 处理 EEG 数据的论文。
无论数据类型如何，将它们输入 RNN 的想法都是一样的：提供数据样本对于每个时间步.
对于使用 1 个电极记录 5 个时间步长的 EEG 数据，您将有一个一维向量，每个时间步有一个样本：
对于使用 3 个电极记录 5 个时间步长的 EEG 数据，您将有一个 3 维向量，每个时间步有一个样本：
我强烈建议您阅读我上面链接的一些文献。