Fugu-MT 論文翻訳(概要): Neural Memory Decoding with EEG Data and Representation Learning

論文の概要: Neural Memory Decoding with EEG Data and Representation Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.13181v2
Date: Sat, 5 Aug 2023 00:01:15 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-08-08 20:26:49.601430
Title: Neural Memory Decoding with EEG Data and Representation Learning
Title（参考訳）: eegデータと表現学習を用いたニューラルメモリデコード
Authors: Glenn Bruns, Michael Haidar, and Federico Rubino
Abstract要約: 脳波データからメモリのニューラルデコードを行う手法について述べる。コールされる概念は、平均トップ1の精度が78.4%のEEGトレースから特定することができる。本稿では,情報検索問題に対する手法の適用について述べる。
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: We describe a method for the neural decoding of memory from EEG data. Using this method, a concept being recalled can be identified from an EEG trace with an average top-1 accuracy of about 78.4% (chance 4%). The method employs deep representation learning with supervised contrastive loss to map an EEG recording of brain activity to a low-dimensional space. Because representation learning is used, concepts can be identified even if they do not appear in the training data set. However, reference EEG data must exist for each such concept. We also show an application of the method to the problem of information retrieval. In neural information retrieval, EEG data is captured while a user recalls the contents of a document, and a list of links to predicted documents is produced.
Abstract（参考訳）: 脳波データからメモリのニューラルデコードを行う手法について述べる。この方法を用いて、リコールされる概念は、平均トップ1の精度が78.4%(確率4%)のEEGトレースから特定することができる。脳活動の脳波記録を低次元空間にマッピングするために、教師付きコントラスト損失を伴う深部表現学習を用いる。表現学習は使用されるため、たとえトレーニングデータセットに現れなくても概念を識別することができる。しかし、そのような概念ごとに参照EEGデータが存在する必要がある。また,情報検索問題への本手法の適用について述べる。ニューラル情報検索では、ユーザが文書の内容を参照している間に脳波データをキャプチャし、予測された文書へのリンクのリストを生成する。

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