論文の概要: Sequential Best-Arm Identification with Application to Brain-Computer Interface

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11908v1
• Date: Wed, 17 May 2023 18:49:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-28 05:19:49.687698
• Title: Sequential Best-Arm Identification with Application to Brain-Computer Interface
• Title（参考訳）: 逐次ベストアーム同定と脳-コンピュータインタフェースへの応用
• Authors: Xin Zhou, Botao Hao, Jian Kang, Tor Lattimore, Lexin Li
• Abstract要約: 脳コンピュータインタフェース(BCI)は、脳と外部デバイスまたはコンピュータシステムとの直接通信を可能にする技術である。 脳波(EEG)と事象関連電位(ERP)に基づくスペルシステム(ERP)は、物理キーボードを使わずに単語をスペルできるBCIの一種である。 本稿では,固定信頼度設定と固定予算設定の下での逐次トップ2トンプソンサンプリング(STTS)アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.87975833920409
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A brain-computer interface (BCI) is a technology that enables direct communication between the brain and an external device or computer system. It allows individuals to interact with the device using only their thoughts, and holds immense potential for a wide range of applications in medicine, rehabilitation, and human augmentation. An electroencephalogram (EEG) and event-related potential (ERP)-based speller system is a type of BCI that allows users to spell words without using a physical keyboard, but instead by recording and interpreting brain signals under different stimulus presentation paradigms. Conventional non-adaptive paradigms treat each word selection independently, leading to a lengthy learning process. To improve the sampling efficiency, we cast the problem as a sequence of best-arm identification tasks in multi-armed bandits. Leveraging pre-trained large language models (LLMs), we utilize the prior knowledge learned from previous tasks to inform and facilitate subsequent tasks. To do so in a coherent way, we propose a sequential top-two Thompson sampling (STTS) algorithm under the fixed-confidence setting and the fixed-budget setting. We study the theoretical property of the proposed algorithm, and demonstrate its substantial empirical improvement through both synthetic data analysis as well as a P300 BCI speller simulator example.
• Abstract（参考訳）: 脳コンピュータインタフェース(BCI)は、脳と外部デバイスまたはコンピュータシステムとの直接通信を可能にする技術である。 個人が自分の思考だけを使ってデバイスと対話することを可能にし、医療、リハビリテーション、そして人間の増強に幅広い応用の可能性を持っている。 脳波 (eeg) と事象関連電位 (erp) に基づくスペラーシステム (bci) は、ユーザーが物理的キーボードを用いることなく、異なる刺激提示パラダイムの下で脳信号を記録・解釈することで、単語を綴ることができるbciの一種である。 従来の非適応的パラダイムは各単語の選択を独立して扱い、長い学習プロセスをもたらす。 サンプリング効率を向上させるため,マルチアームバンディットにおいて,最善のアーム識別タスクのシーケンスとして問題をキャストした。 事前訓練済みの大規模言語モデル(LLM)を利用することで、以前のタスクから学んだ知識を利用して、その後のタスクを通知し、促進する。 そこで本研究では,固定信頼度設定と固定予算設定の下での逐次トップツー・トンプソンサンプリング(STTS)アルゴリズムを提案する。 提案アルゴリズムの理論的特性について検討し, 合成データ解析とP300 BCIスペルシミュレータの例を用いて, その実質的な改善を実証する。

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