論文の概要: Functional Neural Networks: Shift invariant models for functional data
with applications to EEG classification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.05869v2
- Date: Thu, 10 Aug 2023 12:35:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-11 16:27:11.848194
- Title: Functional Neural Networks: Shift invariant models for functional data
with applications to EEG classification
- Title（参考訳）: 関数型ニューラルネットワーク: 関数型データのシフト不変モデルと脳波分類への応用
- Authors: Florian Heinrichs, Mavin Heim, Corinna Weber
- Abstract要約: 我々は、データのスムーズさを保ちながら不変な新しいタイプのニューラルネットワークを導入する:関数型ニューラルネットワーク(FNN)
そこで我々は,多層パーセプトロンと畳み込みニューラルネットワークを機能データに拡張するために,機能データ分析(FDA)の手法を用いる。
脳波(EEG)データの分類にFNNをうまく利用し,FDAのベンチマークモデルより優れていることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: It is desirable for statistical models to detect signals of interest
independently of their position. If the data is generated by some smooth
process, this additional structure should be taken into account. We introduce a
new class of neural networks that are shift invariant and preserve smoothness
of the data: functional neural networks (FNNs). For this, we use methods from
functional data analysis (FDA) to extend multi-layer perceptrons and
convolutional neural networks to functional data. We propose different model
architectures, show that the models outperform a benchmark model from FDA in
terms of accuracy and successfully use FNNs to classify electroencephalography
(EEG) data.
- Abstract（参考訳）: 統計モデルは、その位置から独立して興味のある信号を検出することが望ましい。
データがスムーズなプロセスによって生成される場合、この追加構造を考慮する必要がある。
シフト不変であり,データの滑らかさを保つニューラルネットワークの新たなクラスである関数型ニューラルネットワーク(fnn)を提案する。
そこで我々は,多層パーセプトロンと畳み込みニューラルネットワークを機能データに拡張するために,機能データ分析(FDA)の手法を用いる。
異なるモデルアーキテクチャを提案し,fnnを用いて脳波解析(eeg)データを分類し,fdaのベンチマークモデルよりも精度が優れていることを示した。
関連論文リスト
- A Hierarchical Fused Quantum Fuzzy Neural Network for Image Classification [8.7057403071943]
我々は新しい階層型融合量子ファジィニューラルネットワーク(HQFNN)を提案した。
HQFNNは量子ニューラルネットワークを使用してファジィニューラルネットワークのファジィメンバシップ関数を学習する。
その結果,提案手法は既存手法よりも優れていることがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-14T12:09:36Z) - WaLiN-GUI: a graphical and auditory tool for neuron-based encoding [73.88751967207419]
ニューロモルフィックコンピューティングはスパイクベースのエネルギー効率の高い通信に依存している。
本研究では, スパイクトレインへのサンプルベースデータの符号化に適した構成を同定するツールを開発した。
WaLiN-GUIはオープンソースとドキュメントが提供されている。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-25T20:34:08Z) - Investigating Neuron Disturbing in Fusing Heterogeneous Neural Networks [6.389882065284252]
本稿では,異種局所モデルのニューロン同士が相互に干渉するニューロン乱れ現象を明らかにする。
本稿では,ニューラルネットワークの乱れを排除し,AMSと呼ばれる局所モデルを適応的に選択して予測を行う実験手法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-24T06:47:48Z) - Learning to Learn with Generative Models of Neural Network Checkpoints [71.06722933442956]
ニューラルネットワークのチェックポイントのデータセットを構築し,パラメータの生成モデルをトレーニングする。
提案手法は,幅広い損失プロンプトに対するパラメータの生成に成功している。
我々は、教師付きおよび強化学習における異なるニューラルネットワークアーキテクチャとタスクに本手法を適用した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-26T17:59:58Z) - A Statistical-Modelling Approach to Feedforward Neural Network Model Selection [0.8287206589886881]
フィードフォワードニューラルネットワーク(FNN)は非線形回帰モデルと見なすことができる。
FNNのためのベイズ情報基準(BIC)を用いて,新しいモデル選択法を提案する。
サンプル外性能よりもBICを選択することは、真のモデルを回復する確率を増大させる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-09T11:07:04Z) - Deep Neural Network Classifier for Multi-dimensional Functional Data [4.340040784481499]
我々は,多次元関数型データを分類するFDNN(Functional Deep Neural Network)と呼ばれる新しい手法を提案する。
具体的には、将来のデータ関数のクラスラベルを予測するために使用されるトレーニングデータの原則コンポーネントに基づいて、ディープニューラルネットワークをトレーニングする。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-17T19:22:48Z) - EINNs: Epidemiologically-Informed Neural Networks [75.34199997857341]
本稿では,疫病予測のための新しい物理インフォームドニューラルネットワークEINNを紹介する。
メカニスティックモデルによって提供される理論的柔軟性と、AIモデルによって提供されるデータ駆動表現性の両方を活用する方法について検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-21T18:59:03Z) - Non-linear Functional Modeling using Neural Networks [6.624726878647541]
ニューラルネットワークに基づく関数型データのための非線形モデルの新たなクラスを導入する。
提案するフレームワークには,連続的な隠蔽層を持つ関数型ニューラルネットワークと,ベース拡張と連続隠蔽層を利用する第2バージョンという,2つのバリエーションがある。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-19T14:59:55Z) - Rank-R FNN: A Tensor-Based Learning Model for High-Order Data
Classification [69.26747803963907]
Rank-R Feedforward Neural Network (FNN)は、そのパラメータにCanonical/Polyadic分解を課すテンソルベースの非線形学習モデルである。
まず、入力をマルチリニアアレイとして扱い、ベクトル化の必要性を回避し、すべてのデータ次元に沿って構造情報を十分に活用することができる。
Rank-R FNNの普遍的な近似と学習性の特性を確立し、実世界のハイパースペクトルデータセットのパフォーマンスを検証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-11T16:37:32Z) - Flexible Transmitter Network [84.90891046882213]
現在のニューラルネットワークはMPモデルに基づいて構築されており、通常はニューロンを他のニューロンから受信した信号の実際の重み付け集約上での活性化関数の実行として定式化する。
本稿では,フレキシブル・トランスミッタ(FT)モデルを提案する。
本稿では、最も一般的な完全接続型フィードフォワードアーキテクチャ上に構築された、フレキシブルトランスミッタネットワーク(FTNet)について述べる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-08T06:55:12Z) - Model Fusion via Optimal Transport [64.13185244219353]
ニューラルネットワークのための階層モデル融合アルゴリズムを提案する。
これは、不均一な非i.d.データに基づいてトレーニングされたニューラルネットワーク間での"ワンショット"な知識伝達に成功していることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2019-10-12T22:07:15Z)
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。