Fugu-MT 論文翻訳(概要): Brain-Driven Representation Learning Based on Diffusion Model

論文の概要: Brain-Driven Representation Learning Based on Diffusion Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07925v1
Date: Tue, 14 Nov 2023 05:59:58 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-15 15:32:12.211765
Title: Brain-Driven Representation Learning Based on Diffusion Model
Title（参考訳）: 拡散モデルに基づく脳駆動表現学習
Authors: Soowon Kim, Seo-Hyun Lee, Young-Eun Lee, Ji-Won Lee, Ji-Ha Park, Seong-Whan Lee
Abstract要約: 本研究では,拡散確率モデル(DDPM)について検討した。条件付きオートエンコーダとDDPMを併用することで、我々の新しいアプローチは従来の機械学習アルゴリズムよりもかなり優れています。本研究は,音声関連脳波信号解析のための高度な計算手法として,DDPMの可能性を強調した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 25.375490061512
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Interpreting EEG signals linked to spoken language presents a complex challenge, given the data's intricate temporal and spatial attributes, as well as the various noise factors. Denoising diffusion probabilistic models (DDPMs), which have recently gained prominence in diverse areas for their capabilities in representation learning, are explored in our research as a means to address this issue. Using DDPMs in conjunction with a conditional autoencoder, our new approach considerably outperforms traditional machine learning algorithms and established baseline models in accuracy. Our results highlight the potential of DDPMs as a sophisticated computational method for the analysis of speech-related EEG signals. This could lead to significant advances in brain-computer interfaces tailored for spoken communication.
Abstract（参考訳）: 音声言語に関連付けられた脳波信号の解釈は、データの複雑な時間的・空間的特性や様々な雑音因子を考えると複雑な課題である。近年,様々な分野において,表現学習の能力について注目されている拡散確率モデル(ddpms)について,この問題に対処する手段として検討した。条件付きオートエンコーダとDDPMを併用することにより、従来の機械学習アルゴリズムとベースラインモデルの精度を大幅に向上する。本研究は,音声関連脳波信号解析のための高度な計算手法として,DDPMの可能性を強調した。これにより、音声通信に適した脳-コンピュータインタフェースが大幅に進歩する可能性がある。

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