論文の概要: Deep Riemannian Networks for End-to-End EEG Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.10426v7
• Date: Mon, 11 Nov 2024 12:05:10 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:05:06.523060
• Title: Deep Riemannian Networks for End-to-End EEG Decoding
• Title（参考訳）: エンド・ツー・エンド脳波復号のためのディープリーマンネットワーク
• Authors: Daniel Wilson, Robin Tibor Schirrmeister, Lukas Alexander Wilhelm Gemein, Tonio Ball,
• Abstract要約: 我々は,手作りフィルタバンクを必要とせずに,生の脳波からタスク関連情報を推測するためのDRNの設計と訓練方法を示す。 本研究は、高性能脳波復号のためのEE(G)-SPDNetのようなエンド・ツー・エンドのDRNの可能性を明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.0971479389679337
• License:
• Abstract: State-of-the-art performance in electroencephalography (EEG) decoding tasks is currently often achieved with either Deep-Learning (DL) or Riemannian-Geometry-based decoders (RBDs). Recently, there is growing interest in Deep Riemannian Networks (DRNs) possibly combining the advantages of both previous classes of methods. However, there are still a range of topics where additional insight is needed to pave the way for a more widespread application of DRNs in EEG. These include architecture design questions such as network size and end-to-end ability. How these factors affect model performance has not been explored. Additionally, it is not clear how the data within these networks is transformed, and whether this would correlate with traditional EEG decoding. Our study aims to lay the groundwork in the area of these topics through the analysis of DRNs for EEG with a wide range of hyperparameters. Networks were tested on five public EEG datasets and compared with state-of-the-art ConvNets. Here we propose EE(G)-SPDNet, and we show that this wide, end-to-end DRN can outperform the ConvNets, and in doing so use physiologically plausible frequency regions. We also show that the end-to-end approach learns more complex filters than traditional band-pass filters targeting the classical alpha, beta, and gamma frequency bands of the EEG, and that performance can benefit from channel specific filtering approaches. Additionally, architectural analysis revealed areas for further improvement due to the possible under utilisation of Riemannian specific information throughout the network. Our study thus shows how to design and train DRNs to infer task-related information from the raw EEG without the need of handcrafted filterbanks and highlights the potential of end-to-end DRNs such as EE(G)-SPDNet for high-performance EEG decoding.
• Abstract（参考訳）: 電子脳波(EEG)復号処理の最先端性能は、現在、Deep-Learning (DL) または Riemannian-Geometry-based decoders (RBD) によって達成されている。 近年,Deep Riemannian Networks (DRN) への関心が高まっている。 しかし、より広範なDRNをEEGに応用するには、さらなる洞察が必要である、というトピックは、まだたくさんある。 これには、ネットワークサイズやエンドツーエンド能力といったアーキテクチャ設計の問題が含まれる。 これらの要因がモデルパフォーマンスにどのように影響するかは、まだ調査されていない。 さらに、これらのネットワーク内のデータがどのように変換され、これが従来のEEGデコーディングと相関するかどうかも明らかになっていない。 本研究の目的は,脳波のDRNを多種多様なハイパーパラメーターで解析することで,これらのトピックの領域の基盤となることにある。 ネットワークは5つのパブリックEEGデータセットでテストされ、最先端のConvNetと比較された。 本稿では、EE(G)-SPDNetを提案し、この広いエンドツーエンドのDRNがConvNetよりも優れており、生理学的に可算な周波数領域を用いていることを示す。 また、エンド・ツー・エンドの手法は、脳波の古典的アルファ、ベータ、ガンマ周波数帯域を対象とする従来の帯域通過フィルタよりも複雑なフィルタを学習し、チャネル固有のフィルタリング手法の恩恵を受けることを示す。 さらに、アーキテクチャ解析により、ネットワーク全体のリーマン固有情報の利用により、さらなる改善が期待できる領域が明らかになった。 そこで本研究では,手作りのフィルタバンクを必要とせずに,生の脳波からタスク関連情報を推測するためのDRNの設計と訓練方法を示し,高性能な脳波復号のためのEE(G)-SPDNetなどのエンドツーエンドDRNの可能性を強調した。

関連論文リスト

• Optimizing Neural Network Scale for ECG Classification [1.8953148404648703]
  心電図(ECG)解析のための残留ニューラルネットワーク(ResNet)を対象とするスケーリング畳み込みニューラルネットワーク(CNN)について検討する。 本研究では,層深さ,チャネル数,コンボリューションカーネルサイズといった重要なパラメータの影響を調べることで,ResNetのスケールアップに有効な手法を探索し,実証した。 我々の発見は、計算資源が少ないか、少ない時間でより効率的で正確なモデルを得るための洞察を与えてくれる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T01:26:31Z)
• Deep comparisons of Neural Networks from the EEGNet family [0.0]
  我々は、BCIコンペティション42aデータセットの隣の多くの主題を持つオープンアクセスデータベースを用いて、よく知られた5つのニューラルネットワーク(Shallow ConvNet、Deep ConvNet、EEGNet、EEGNet、EEGNet Fusion、MI-EEGNet)を比較した。 当社のメトリクスによると、研究者はShallow ConvNetやDeep ConvNetを避けてはならない。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-17T10:39:09Z)
• Deep Architecture Connectivity Matters for Its Convergence: A Fine-Grained Analysis [94.64007376939735]
  我々は、勾配降下訓練におけるディープニューラルネットワーク(DNN)の収束に対する接続パターンの影響を理論的に特徴づける。 接続パターンの単純なフィルタリングによって、評価対象のモデルの数を削減できることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-11T17:43:54Z)
• EEG-ITNet: An Explainable Inception Temporal Convolutional Network for Motor Imagery Classification [0.5616884466478884]
  我々はEEG-ITNetと呼ばれるエンドツーエンドのディープラーニングアーキテクチャを提案する。 本モデルでは,多チャンネル脳波信号からスペクトル,空間,時間情報を抽出することができる。 EEG-ITNetは、異なるシナリオにおける分類精度を最大5.9%改善する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-14T13:18:43Z)
• Towards Bi-directional Skip Connections in Encoder-Decoder Architectures and Beyond [95.46272735589648]
  本稿では,デコードされた機能をエンコーダに戻すための後方スキップ接続を提案する。 我々の設計は、任意のエンコーダ・デコーダアーキテクチャにおいて前方スキップ接続と共同で適用することができる。 本稿では,2相ニューラルネットワーク探索(NAS)アルゴリズム,すなわちBiX-NASを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-11T01:38:52Z)
• Overcoming Oversmoothness in Graph Convolutional Networks via Hybrid Scattering Networks [11.857894213975644]
  本稿では,従来のGCNフィルタと幾何散乱変換を用いて定義された帯域通過フィルタを組み合わせたハイブリッドグラフニューラルネットワーク(GNN)フレームワークを提案する。 理論的には, グラフからの構造情報を活用するために散乱フィルタの相補的な利点が確立され, 実験では様々な学習課題における手法の利点が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-22T00:47:41Z)
• Graph Neural Networks with Adaptive Frequency Response Filter [55.626174910206046]
  適応周波数応答フィルタを用いたグラフニューラルネットワークフレームワークAdaGNNを開発した。 提案手法の有効性を,様々なベンチマークデータセット上で実証的に検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-26T19:31:21Z)
• GDDR: GNN-based Data-Driven Routing [0.0]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)を用いたアプローチは、多層パーセプトロンアーキテクチャを用いた以前の作業と同様に、少なくとも実行できることを示した。 GNNには、トレーニングされたエージェントを、余分な作業なしで異なるネットワークトポロジに一般化できるというメリットが加えられている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-20T12:12:17Z)
• A SAR speckle filter based on Residual Convolutional Neural Networks [68.8204255655161]
  本研究では,Convolutional Neural Networks(CNN)に基づく深層学習(DL)アルゴリズムを用いて,Sentinel-1データからスペックルノイズをフィルタリングする新しい手法を提案する。 得られた結果は、技術の現状と比較すると、ピーク信号対雑音比(PSNR)と構造類似度指数(SSIM)の点で明確な改善を示しています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-19T14:43:07Z)
• Recent Developments Combining Ensemble Smoother and Deep Generative Networks for Facies History Matching [58.720142291102135]
  本研究は、ファシズムモデルのための連続パラメータ化を構築するためのオートエンコーダネットワークの利用に焦点を当てる。 本稿では,VAE,GAN,Wasserstein GAN,変分自動符号化GAN,サイクルGANの主成分分析(PCA),転送スタイルネットワークのPCA,スタイル損失のVAEの7種類の定式化をベンチマークする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-08T21:32:42Z)
• Node Masking: Making Graph Neural Networks Generalize and Scale Better [71.51292866945471]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は近年,多くの関心を集めている。 本稿では,芸術空間のGNNの状態によって実行される操作をよりよく可視化するために,いくつかの理論ツールを利用する。 私たちはNode Maskingというシンプルなコンセプトを導入しました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-17T06:26:40Z)

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。