論文の概要: EEG motor imagery decoding: A framework for comparative analysis with
channel attention mechanisms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.11198v1
- Date: Tue, 17 Oct 2023 12:25:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-18 16:11:58.243021
- Title: EEG motor imagery decoding: A framework for comparative analysis with
channel attention mechanisms
- Title（参考訳）: 脳波運動画像復号:チャンネル注意機構を用いた比較分析のための枠組み
- Authors: Martin Wimpff, Leonardo Gizzi, Jan Zerfowski, Bin Yang
- Abstract要約: チャネルアテンション機構は、伝統的にモータ画像復号に用いられてきた空間フィルタの強力な進化と見なすことができる。
本研究は、これらのメカニズムを軽量アーキテクチャフレームワークに統合し、その影響を評価することによって体系的に比較する。
われわれのアーキテクチャは単純さを重視し、チャネルアテンション機構の容易な統合を提供しながら、データセット間の高度な一般化性を維持している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1265626879839923
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The objective of this study is to investigate the application of various
channel attention mechanisms within the domain of brain-computer interface
(BCI) for motor imagery decoding. Channel attention mechanisms can be seen as a
powerful evolution of spatial filters traditionally used for motor imagery
decoding. This study systematically compares such mechanisms by integrating
them into a lightweight architecture framework to evaluate their impact. We
carefully construct a straightforward and lightweight baseline architecture
designed to seamlessly integrate different channel attention mechanisms. This
approach is contrary to previous works which only investigate one attention
mechanism and usually build a very complex, sometimes nested architecture. Our
framework allows us to evaluate and compare the impact of different attention
mechanisms under the same circumstances. The easy integration of different
channel attention mechanisms as well as the low computational complexity
enables us to conduct a wide range of experiments on three datasets to
thoroughly assess the effectiveness of the baseline model and the attention
mechanisms. Our experiments demonstrate the strength and generalizability of
our architecture framework as well as how channel attention mechanisms can
improve the performance while maintaining the small memory footprint and low
computational complexity of our baseline architecture. Our architecture
emphasizes simplicity, offering easy integration of channel attention
mechanisms, while maintaining a high degree of generalizability across
datasets, making it a versatile and efficient solution for EEG motor imagery
decoding within brain-computer interfaces.
- Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,脳-コンピュータインタフェース(bci)領域における各種チャネル注意機構の運動画像復号への応用を検討することである。
チャネルアテンション機構は、伝統的に運動画像復号に用いられる空間フィルターの強力な進化と見なすことができる。
本研究は、これらのメカニズムを軽量アーキテクチャフレームワークに統合し、その影響を評価することによって体系的に比較する。
我々は,異なるチャネルアテンション機構をシームレスに統合する,単純で軽量なベースラインアーキテクチャを慎重に構築する。
このアプローチは、1つのアテンションメカニズムのみを調査し、通常非常に複雑で時にネストしたアーキテクチャを構築する以前の作品とは対照的である。
我々のフレームワークは、異なる注意メカニズムの影響を同じ状況下で評価し、比較することができる。
異なるチャネルアテンション機構の容易な統合と計算の複雑さの低減により、3つのデータセットに対して幅広い実験を行い、ベースラインモデルとアテンション機構の有効性を徹底的に評価することができる。
私たちの実験では、アーキテクチャフレームワークの強みと汎用性を実証するとともに、ベースラインアーキテクチャの少ないメモリフットプリントと低い計算複雑性を維持しながら、チャネルアテンション機構がパフォーマンスをいかに改善できるかを示しました。
我々のアーキテクチャは単純さを重視し、チャネルアテンション機構の容易な統合を提供しながら、データセット間の高度な一般化性を維持し、脳-コンピュータインタフェース内の脳波運動画像復号のための汎用的で効率的なソリューションである。
関連論文リスト
- From Cognition to Computation: A Comparative Review of Human Attention and Transformer Architectures [1.5266118210763295]
トランスフォーマーアーキテクチャのような人工知能の最近の発展は、モデル設計における注意の考え方を取り入れている。
本研究の目的は,認知機能の観点から,これらのメカニズムの比較分析を行うことである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-25T05:13:38Z) - Learning Correlation Structures for Vision Transformers [93.22434535223587]
構造自己注意(StructSA)と呼ばれる新しい注意機構を導入する。
我々は、畳み込みによるキー-クエリ相関の時空間構造を認識して注意マップを生成する。
これは、シーンレイアウト、オブジェクトの動き、オブジェクト間の関係など、画像やビデオのリッチな構造パターンを効果的に活用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-05T07:13:28Z) - MCA: Moment Channel Attention Networks [10.780493635885225]
ニューラルネットワーク内の特徴写像の統計モーメントについて検討する。
本研究は,モデルキャパシティ向上における高次モーメントの重要性を明らかにする。
モーメントチャネル注意(MCA)フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-03-04T04:02:59Z) - AttentionViz: A Global View of Transformer Attention [60.82904477362676]
本研究では,変圧器の自己保持機構を研究者が理解するための新しい可視化手法を提案する。
提案手法の背景にある主な考え方は,問合せとキーベクトルの結合埋め込みを可視化し,注意力を計算することである。
このような共同クエリキーの埋め込みに基づいて,インタラクティブな可視化ツールであるAttentionVizを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-04T23:46:49Z) - Attention: Marginal Probability is All You Need? [0.0]
我々は、注意機構のための代替ベイズ基盤を提案する。
機械学習において、どのように異なる注目アーキテクチャを統合するかを示す。
この研究が、より洗練された直感を注目アーキテクチャの重要な特性に導くことを願っています。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-07T14:38:39Z) - Attention mechanisms for physiological signal deep learning: which
attention should we take? [0.0]
我々は,4つのアテンション機構(例えば,圧縮励起,非局所的,畳み込みブロックアテンションモジュール,マルチヘッド自己アテンション)と3つの畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを実験的に解析した。
生理信号深層学習モデルの性能と収束性に関する複数の組み合わせを評価した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-04T07:24:08Z) - Pessimism meets VCG: Learning Dynamic Mechanism Design via Offline
Reinforcement Learning [114.36124979578896]
オフライン強化学習アルゴリズムを用いて動的メカニズムを設計する。
我々のアルゴリズムは悲観主義の原理に基づいており、オフラインデータセットのカバレッジについて軽度な仮定しか必要としない。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-05T05:44:26Z) - Assessing the Impact of Attention and Self-Attention Mechanisms on the
Classification of Skin Lesions [0.0]
注意モジュールと自己注意という,2種類の注意機構に注目した。
注意モジュールは各層入力テンソルの特徴を再重み付けするために使用される。
自己認識(Self-Attention)は、元々自然言語処理の分野で提案されていたもので、入力シーケンス内のすべての項目を関連付けることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-23T18:02:48Z) - M2A: Motion Aware Attention for Accurate Video Action Recognition [86.67413715815744]
我々は,動作特性を明示的に組み込んだM2A(Motion Aware Attention)と呼ばれる新しい注意機構を開発した。
M2Aは連続するフレーム間の動き情報を抽出し、フレーム全体で見られる動きパターンに注目して、ビデオ中の動作を正確に認識する。
提案したM2A機構を用いて,動作機構をアテンション機構に組み込むことで,異なるバックボーンアーキテクチャにおいて,トップ1の精度が15%から26%向上する可能性が示唆された。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-18T23:38:09Z) - Self-supervised Video Object Segmentation by Motion Grouping [79.13206959575228]
動きの手がかりを利用して物体をセグメンテーションできるコンピュータビジョンシステムを開発した。
本稿では,光フローフレームを一次オブジェクトと背景に分割するトランスフォーマーの簡単なバリエーションを紹介する。
提案したアーキテクチャを公開ベンチマーク(DAVIS2016, SegTrackv2, FBMS59)で評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-15T17:59:32Z) - Towards Automated Neural Interaction Discovery for Click-Through Rate
Prediction [64.03526633651218]
CTR(Click-Through Rate)予測は、レコメンダシステムにおいて最も重要な機械学習タスクの1つである。
本稿では,AutoCTR と呼ばれる CTR 予測のための自動インタラクションアーキテクチャ探索フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-29T04:33:01Z)
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。