論文の概要: A Spiking Neural Network based on Neural Manifold for Augmenting
Intracortical Brain-Computer Interface Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.05132v1
- Date: Sat, 26 Mar 2022 15:32:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-04-17 09:46:27.234593
- Title: A Spiking Neural Network based on Neural Manifold for Augmenting
Intracortical Brain-Computer Interface Data
- Title（参考訳）: 神経多様体に基づくスパイキングニューラルネットワークによる皮質内脳-コンピューター間インタフェースデータの増強
- Authors: Shengjie Zheng, Wenyi Li, Lang Qian, Chenggang He, Xiaojian Li
- Abstract要約: 脳-コンピュータインターフェース(BCI)は、脳内の神経信号をインストラクションに変換して外部デバイスを制御する。
高度な機械学習手法の出現により、脳-コンピュータインタフェースの能力はかつてないほど強化された。
ここでは、データジェネレータとしてスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.039813366558306
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Brain-computer interfaces (BCIs), transform neural signals in the brain into
in-structions to control external devices. However, obtaining sufficient
training data is difficult as well as limited. With the advent of advanced
machine learning methods, the capability of brain-computer interfaces has been
enhanced like never before, however, these methods require a large amount of
data for training and thus require data augmentation of the limited data
available. Here, we use spiking neural networks (SNN) as data generators. It is
touted as the next-generation neu-ral network and is considered as one of the
algorithms oriented to general artifi-cial intelligence because it borrows the
neural information processing from bio-logical neurons. We use the SNN to
generate neural spike information that is bio-interpretable and conforms to the
intrinsic patterns in the original neural data. Ex-periments show that the
model can directly synthesize new spike trains, which in turn improves the
generalization ability of the BCI decoder. Both the input and output of the
spiking neural model are spike information, which is a brain-inspired
intelligence approach that can be better integrated with BCI in the future.
- Abstract（参考訳）: 脳-コンピュータインターフェース(BCI)は、脳内の神経信号をインストラクションに変換して外部デバイスを制御する。
しかし、十分なトレーニングデータを得ることは困難であり、制限もある。
先進的な機械学習手法の出現に伴い、脳-コンピュータインタフェースの能力はかつてないほど強化されてきたが、これらの手法はトレーニングに大量のデータを必要とするため、利用可能な限られたデータのデータ拡張が必要である。
ここでは、データジェネレータとしてスパイキングニューラルネットワーク(SNN)を用いる。
次世代ニューラルネットワークとして知られ、生体ニューロンからの神経情報処理を借用するため、一般的な人工脳知能に指向したアルゴリズムの1つと考えられている。
我々はSNNを用いて、生解釈可能なニューラルスパイク情報を生成し、元のニューラルデータの本質的なパターンに適合する。
このモデルは,BCIデコーダの一般化能力を向上させるために,新しいスパイク列車を直接合成できることを示す。
スパイク神経モデルの入力と出力はスパイク情報であり、脳にインスパイアされたインテリジェンスアプローチであり、将来的にはBCIとよりうまく統合できる。
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