論文の概要: Closed-Loop Neural Interfaces with Embedded Machine Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.09457v2
- Date: Wed, 21 Oct 2020 11:56:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-07 05:29:15.649461
- Title: Closed-Loop Neural Interfaces with Embedded Machine Learning
- Title（参考訳）: 組み込み機械学習を用いたクローズドループニューラルインタフェース
- Authors: Bingzhao Zhu, Uisub Shin, Mahsa Shoaran
- Abstract要約: ニューラルネットワークに機械学習を組み込むことの最近の進歩を概観する。
脳インプラントにおける神経信号の低消費電力・メモリ効率分類のための木モデルを提案する。
エネルギー認識学習とモデル圧縮を用いて、提案した斜め木は、発作や震動検出、モータ復号といった応用において、従来の機械学習モデルより優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.977151652608047
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Neural interfaces capable of multi-site electrical recording, on-site signal
classification, and closed-loop therapy are critical for the diagnosis and
treatment of neurological disorders. However, deploying machine learning
algorithms on low-power neural devices is challenging, given the tight
constraints on computational and memory resources for such devices. In this
paper, we review the recent developments in embedding machine learning in
neural interfaces, with a focus on design trade-offs and hardware efficiency.
We also present our optimized tree-based model for low-power and
memory-efficient classification of neural signal in brain implants. Using
energy-aware learning and model compression, we show that the proposed oblique
trees can outperform conventional machine learning models in applications such
as seizure or tremor detection and motor decoding.
- Abstract（参考訳）: 神経疾患の診断と治療には,多地点電気記録,オンサイト信号分類,クローズドループ療法が可能な神経インターフェイスが重要である。
しかしながら、低消費電力のニューラルネットワークデバイスに機械学習アルゴリズムをデプロイすることは、そのようなデバイスに対する計算とメモリリソースの厳しい制約を考えると、難しい。
本稿では、ニューラルネットワークに機械学習を組み込むことの最近の進歩を概観し、設計トレードオフとハードウェア効率に焦点をあてる。
また,脳インプラントにおける神経信号の低消費電力・メモリ効率分類のための木モデルを提案する。
エネルギーアウェア学習とモデル圧縮を用いて,提案する斜め木は,入力や振れ検出,モータデコードといった従来の機械学習モデルよりも優れることを示す。
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