論文の概要: Convolutional Spiking Neural Networks for Detecting Anticipatory Brain Potentials Using Electroencephalogram

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.06900v2
• Date: Sun, 24 Sep 2023 21:31:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 04:54:04.794815
• Title: Convolutional Spiking Neural Networks for Detecting Anticipatory Brain Potentials Using Electroencephalogram
• Title（参考訳）: 脳波を用いた脳電位予測のための畳み込みスパイクニューラルネットワーク
• Authors: Nathan Lutes, Venkata Sriram Siddhardh Nadendla and K. Krishnamurthy
• Abstract要約: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的に妥当な機械学習モデルを開発する手段として注目を集めている。 これらのネットワークは人間の脳内のシナプス接続を模倣し、二進数で近似できるスパイクトレインを生成する。 近年,畳み込みネットワークの特徴抽出能力とSNNの計算効率を組み合わせた畳み込み層が導入された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2455468619225742
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spiking neural networks (SNNs) are receiving increased attention as a means to develop "biologically plausible" machine learning models. These networks mimic synaptic connections in the human brain and produce spike trains, which can be approximated by binary values, precluding high computational cost with floating-point arithmetic circuits. Recently, the addition of convolutional layers to combine the feature extraction power of convolutional networks with the computational efficiency of SNNs has been introduced. In this paper, the feasibility of using a convolutional spiking neural network (CSNN) as a classifier to detect anticipatory slow cortical potentials related to braking intention in human participants using an electroencephalogram (EEG) was studied. The EEG data was collected during an experiment wherein participants operated a remote controlled vehicle on a testbed designed to simulate an urban environment. Participants were alerted to an incoming braking event via an audio countdown to elicit anticipatory potentials that were then measured using an EEG. The CSNN's performance was compared to a standard convolutional neural network (CNN) and three graph neural networks (GNNs) via 10-fold cross-validation. The results showed that the CSNN outperformed the other neural networks.
• Abstract（参考訳）: スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、生物学的に妥当な機械学習モデルを開発する手段として注目を集めている。 これらのネットワークは人間の脳のシナプス接続を模倣し、二進数で近似できるスパイクトレインを生成し、浮動小数点演算回路による高い計算コストを予測している。 近年,畳み込みネットワークの特徴抽出能力とSNNの計算効率を組み合わせた畳み込み層が導入された。 本研究では,畳み込みスパイキングニューラルネットワーク(csnn)を分類器として使用することで,脳波(eeg)を用いた被験者の制動意図に関連する予測的緩い皮質電位を検出できる可能性について検討した。 脳波データは、被験者が都市環境をシミュレートしたテストベッド上で遠隔操作車を操作する実験中に収集された。 参加者は、音声カウントダウンを通じて入ってくるブレーキイベントに警告され、脳波を用いて測定された予測電位を導き出す。 CSNNのパフォーマンスは、10倍のクロスバリデーションによる標準畳み込みニューラルネットワーク(CNN)と3つのグラフニューラルネットワーク(GNN)と比較された。 その結果、CSNNは他のニューラルネットワークよりも優れていた。

関連論文リスト

• Neuromorphic Wireless Split Computing with Multi-Level Spikes [69.73249913506042]
  ニューロモルフィックコンピューティングでは、スパイクニューラルネットワーク(SNN)が推論タスクを実行し、シーケンシャルデータを含むワークロードの大幅な効率向上を提供する。 ハードウェアとソフトウェアの最近の進歩は、スパイクニューロン間で交換された各スパイクに数ビットのペイロードを埋め込むことにより、推論精度をさらに高めることを示した。 本稿では,マルチレベルSNNを用いた無線ニューロモルフィック分割計算アーキテクチャについて検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-07T14:08:35Z)
• SPIDE: A Purely Spike-based Method for Training Feedback Spiking Neural Networks [56.35403810762512]
  イベントベースの計算を伴う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におけるエネルギー効率の高い応用のために、脳にインスパイアされたモデルを約束している。 本研究では,最近提案されたトレーニング手法を拡張した平衡状態(SPIDE)に対するスパイクに基づく暗黙差分法について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-01T04:22:59Z)
• PC-SNN: Supervised Learning with Local Hebbian Synaptic Plasticity based on Predictive Coding in Spiking Neural Networks [1.6172800007896282]
  本稿では,予測符号化理論に触発された新しい学習アルゴリズムを提案する。 教師あり学習を完全自律的に行うことができ、バックプロップとして成功することを示す。 この手法は,最先端の多層SNNと比較して,良好な性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-24T09:56:02Z)
• Training Spiking Neural Networks with Local Tandem Learning [96.32026780517097]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、前者よりも生物学的に可塑性でエネルギー効率が高いことが示されている。 本稿では,局所タンデム学習(Local Tandem Learning, LTL)と呼ばれる一般化学習規則を提案する。 CIFAR-10データセット上の5つのトレーニングエポック内に高速なネットワーク収束を示すとともに,計算複雑性が低い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-10T10:05:00Z)
• Mental arithmetic task classification with convolutional neural network based on spectral-temporal features from EEG [0.47248250311484113]
  ディープニューラルネットワーク(DNN)は、コンピュータビジョンアプリケーションにおいて大きな優位性を示している。 ここでは、主に2つの畳み込みニューラルネットワーク層を使用し、比較的少ないパラメータと高速で脳波からスペクトル時間的特徴を学習する浅層ニューラルネットワークを提案する。 実験の結果、浅いCNNモデルは他の全てのモデルより優れており、最高分類精度は90.68%に達した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-26T02:15:22Z)
• Hybrid SNN-ANN: Energy-Efficient Classification and Object Detection for Event-Based Vision [64.71260357476602]
  イベントベースの視覚センサは、画像フレームではなく、イベントストリームの局所的な画素単位の明るさ変化を符号化する。 イベントベースセンサーによる物体認識の最近の進歩は、ディープニューラルネットワークの変換によるものである。 本稿では、イベントベースのパターン認識とオブジェクト検出のためのディープニューラルネットワークのエンドツーエンドトレーニングのためのハイブリッドアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-06T23:45:58Z)
• Robust Peak Detection for Holter ECGs by Self-Organized Operational Neural Networks [12.773050144952593]
  ディープ畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はホルターモニタで最先端のパフォーマンスレベルを達成した。 本研究では,生成ニューロンを有する1次元自己組織型ONN(Self-ONNs)を提案する。 その結果、CPSCデータセットでは99.10%のF1スコア、99.79%の感度、98.42%の正の予測性が得られることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-30T19:45:06Z)
• Spiking Neural Networks with Improved Inherent Recurrence Dynamics for Sequential Learning [6.417011237981518]
  漏れた統合と発火(LIF)ニューロンを持つニューラルネットワーク(SNN)は、イベント駆動方式で操作できる。 我々は,SNNを逐次的なタスクのために訓練し,LIFニューロンのネットワークへの修正を提案する。 そこで我々は,提案するSNNのトレーニング手法を開発し,本質的な再帰ダイナミクスを改良した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-04T17:13:28Z)
• A New Neuromorphic Computing Approach for Epileptic Seizure Prediction [4.798958633851825]
  CNNは計算的に高価で電力が空腹です。 エネルギー効率のよいスパイクニューラルネットワーク(SNN)によって動機づけられた、発作予測のためのニューロモルフィックコンピューティングアプローチが本研究で提案されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-25T10:39:18Z)
• Emotional EEG Classification using Connectivity Features and Convolutional Neural Networks [81.74442855155843]
  CNNと脳のつながりを利用した新しい分類システムを導入し,その効果を感情映像分類により検証する。 対象映像の感情的特性に関連する脳接続の集中度は分類性能と相関する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-18T13:28:08Z)
• Progressive Tandem Learning for Pattern Recognition with Deep Spiking Neural Networks [80.15411508088522]
  スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、低レイテンシと高い計算効率のために、従来の人工知能ニューラルネットワーク(ANN)よりも優位性を示している。 高速かつ効率的なパターン認識のための新しいANN-to-SNN変換およびレイヤワイズ学習フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-02T15:38:44Z)

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。