論文の概要: Predicting the Transition from Short-term to Long-term Memory based on Deep Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.03510v1
• Date: Mon, 7 Dec 2020 08:00:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-21 21:03:07.621195
• Title: Predicting the Transition from Short-term to Long-term Memory based on Deep Neural Network
• Title（参考訳）: ディープニューラルネットワークを用いた短期記憶から長期記憶への遷移予測
• Authors: Gi-Hwan Shin, Young-Seok Kweon, Minji Lee
• Abstract要約: 我々はディープニューラルネットワークを用いて長期記憶を予測することを目指している。 短期記憶における記憶項目の脳波信号のスペクトルパワーを算出した。 本研究では,短期記憶中における脳波信号を用いて長期記憶を予測可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4502611532302039
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Memory is an essential element in people's daily life based on experience. So far, many studies have analyzed electroencephalogram (EEG) signals at encoding to predict later remembered items, but few studies have predicted long-term memory only with EEG signals of successful short-term memory. Therefore, we aim to predict long-term memory using deep neural networks. In specific, the spectral power of the EEG signals of remembered items in short-term memory was calculated and inputted to the multilayer perceptron (MLP) and convolutional neural network (CNN) classifiers to predict long-term memory. Seventeen participants performed visuo-spatial memory task consisting of picture and location memory in the order of encoding, immediate retrieval (short-term memory), and delayed retrieval (long-term memory). We applied leave-one-subject-out cross-validation to evaluate the predictive models. As a result, the picture memory showed the highest kappa-value of 0.19 on CNN, and location memory showed the highest kappa-value of 0.32 in MLP. These results showed that long-term memory can be predicted with measured EEG signals during short-term memory, which improves learning efficiency and helps people with memory and cognitive impairments.
• Abstract（参考訳）: 記憶は、経験に基づく人々の日常生活において重要な要素である。 これまでに多くの研究が脳波信号を分析して後の記憶項目を予測するが、短期記憶を成功させる脳波信号でのみ長期記憶を予測する研究はほとんどない。 そこで我々は,ディープニューラルネットワークを用いた長期記憶予測を目標としている。 具体的には、短期記憶における記憶項目の脳波信号のスペクトルパワーを計算し、多層パーセプトロン(MLP)および畳み込みニューラルネットワーク(CNN)分類器に入力し、長期記憶を予測する。 17名の参加者が,画像メモリと位置メモリをエンコード順,即時検索(短期記憶),遅延検索(長期記憶)順に実行した。 予測モデルの評価にreft-one-subject-out cross-validationを適用した。 その結果,cnnでは最大kappa値が0.19,mlpでは最大kappa値が0.32であった。 これらの結果は、短期記憶中の脳波信号を用いて長期記憶を予測でき、学習効率が向上し、記憶障害や認知障害の人に役立つことを示した。

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