論文の概要: StressNAS: Affect State and Stress Detection Using Neural Architecture Search

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.12502v1
• Date: Thu, 26 Aug 2021 07:23:21 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-01 12:52:19.529114
• Title: StressNAS: Affect State and Stress Detection Using Neural Architecture Search
• Title（参考訳）: stressnas:neural architecture searchによる状態とストレス検出
• Authors: Lam Huynh, Tri Nguyen, Thu Nguyen, Susanna Pirttikangas and Pekka Siirtola
• Abstract要約: WESADのデータのみを用いたニューラルネットワーク探索を用いた深層ニューラルネットワークの学習手法を提案する。 実験の結果,従来のML手法よりも8.22%,6.02%優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.769434074651159
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Smartwatches have rapidly evolved towards capabilities to accurately capture physiological signals. As an appealing application, stress detection attracts many studies due to its potential benefits to human health. It is propitious to investigate the applicability of deep neural networks (DNN) to enhance human decision-making through physiological signals. However, manually engineering DNN proves a tedious task especially in stress detection due to the complex nature of this phenomenon. To this end, we propose an optimized deep neural network training scheme using neural architecture search merely using wrist-worn data from WESAD. Experiments show that our approach outperforms traditional ML methods by 8.22% and 6.02% in the three-state and two-state classifiers, respectively, using the combination of WESAD wrist signals. Moreover, the proposed method can minimize the need for human-design DNN while improving performance by 4.39% (three-state) and 8.99% (binary).
• Abstract（参考訳）: スマートウォッチは、生理的信号を正確に捉える能力へと急速に進化してきた。 ストレス検出は、人間の健康に対する潜在的な利益のために多くの研究を惹きつける。 ディープニューラルネットワーク(DNN)の適用性について検討し,生理的シグナルを通じて人的意思決定を強化することを提案する。 しかし、手作業によるDNNは、特にこの現象の複雑な性質のため、ストレス検出における面倒な作業を証明する。 そこで本研究では,WESADのデータのみを用いたニューラルネットワーク探索を用いた深層ニューラルネットワークトレーニング手法を提案する。 実験の結果,wesad手首信号の組み合わせを用いて,従来のml法を8.22%,6.02%の3状態分類器に上回った。 さらに,提案手法は人間設計DNNの必要性を最小限に抑えつつ,性能を4.39%(3状態)と8.99%(バイナリ)に向上させる。

関連論文リスト

• Advancing Spiking Neural Networks for Sequential Modeling with Central Pattern Generators [47.371024581669516]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、人工ニューラルネットワークを開発するための有望なアプローチである。 SNNをテキスト分類や時系列予測といったシーケンシャルなタスクに適用することは、効果的でハードウェアフレンドリーなスパイク形式の位置符号化戦略を作成するという課題によって妨げられている。 CPG-PEと呼ばれる新しいSNNのためのPE手法を提案する。我々は、一般的に使われているsinusoidal PEが、数学的に特定のCPGの膜電位ダイナミクスの特定の解であることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-23T09:39:12Z)
• A Spiking Binary Neuron -- Detector of Causal Links [0.0]
  因果関係認識は、学習行動、行動計画、外界ダイナミクスの推論を目的としたニューラルネットワークの基本的な操作である。 本研究は、単純なスパイク二元性ニューロンを用いた因果関係認識を実現するための新しいアプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-15T15:34:17Z)
• Enabling energy-Efficient object detection with surrogate gradient descent in spiking neural networks [0.40054215937601956]
  スパイキングニューラルネットワーク(英: Spiking Neural Networks、SNN)は、イベント駆動処理と処理時情報の両方において、生物学的にもっとも有効なニューラルネットワークモデルである。 本研究では,オブジェクト検出タスクにおける深部SNNのトレーニングを容易にするために,回帰問題を解くCurrent Mean Decoding(CMD)手法を提案する。 勾配サロゲートとCMDに基づいて,物体検出のためのSNN-YOLOv3モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-07T15:48:00Z)
• A Hybrid Neural Coding Approach for Pattern Recognition with Spiking Neural Networks [53.31941519245432]
  脳にインスパイアされたスパイクニューラルネットワーク(SNN)は、パターン認識タスクを解く上で有望な能力を示している。 これらのSNNは、情報表現に一様神経コーディングを利用する同質ニューロンに基づいている。 本研究では、SNNアーキテクチャは異種符号化方式を組み込むよう、均質に設計されるべきである、と論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-26T02:52:12Z)
• Training High-Performance Low-Latency Spiking Neural Networks by Differentiation on Spike Representation [70.75043144299168]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、ニューロモルフィックハードウェア上に実装された場合、有望なエネルギー効率のAIモデルである。 非分化性のため、SNNを効率的に訓練することは困難である。 本稿では,ハイパフォーマンスを実現するスパイク表現法(DSR)の差分法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-01T12:44:49Z)
• Deep Reinforcement Learning with Spiking Q-learning [51.386945803485084]
  スパイクニューラルネットワーク(SNN)は、少ないエネルギー消費で人工知能(AI)を実現することが期待されている。 SNNと深部強化学習(RL)を組み合わせることで、現実的な制御タスクに有望なエネルギー効率の方法を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-21T16:42:11Z)
• Advancing Deep Residual Learning by Solving the Crux of Degradation in Spiking Neural Networks [21.26300397341615]
  残留学習とショートカットは、ディープニューラルネットワークをトレーニングするための重要なアプローチとして証明されている。 本稿では,SNNの深度を大幅に拡張できる新しい残差ブロックを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-09T06:29:00Z)
• Dynamic Neural Diversification: Path to Computationally Sustainable Neural Networks [68.8204255655161]
  訓練可能なパラメータが制限された小さなニューラルネットワークは、多くの単純なタスクに対してリソース効率の高い候補となる。 学習過程において隠れた層内のニューロンの多様性を探索する。 ニューロンの多様性がモデルの予測にどのように影響するかを分析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-20T15:12:16Z)
• Population-coding and Dynamic-neurons improved Spiking Actor Network for Reinforcement Learning [10.957578424267757]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、スパイキングニューロンの多様な集団を含み、空間的および時間的情報による状態表現に自然に強力である。 本稿では,2つの異なるスケールからの効率的な状態表現を実現するために,PDSAN(Population-coding and Dynamic-neurons improve Spiking Actor Network)を提案する。 我々のTD3-PDSANモデルは,4つのOpenAIジムベンチマークタスクにおける最先端モデルよりも優れた性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-15T03:14:41Z)
• SpikeDyn: A Framework for Energy-Efficient Spiking Neural Networks with Continual and Unsupervised Learning Capabilities in Dynamic Environments [14.727296040550392]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的妥当性のため、効率的な教師なしおよび継続的な学習能力の可能性を秘めている。 動的環境下での継続学習と教師なし学習機能を備えたエネルギー効率の高いSNNのためのフレームワークであるSpikeDynを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-28T08:26:23Z)
• Rectified Linear Postsynaptic Potential Function for Backpropagation in Deep Spiking Neural Networks [55.0627904986664]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、時間的スパイクパターンを用いて情報を表現し、伝達する。 本稿では,情報符号化,シナプス可塑性,意思決定におけるスパイクタイミングダイナミクスの寄与について検討し,将来のDeepSNNやニューロモルフィックハードウェアシステムの設計への新たな視点を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-26T11:13:07Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。