Fugu-MT 論文翻訳(概要): MDDD: Manifold-based Domain Adaptation with Dynamic Distribution for Non-Deep Transfer Learning in Cross-subject and Cross-session EEG-based Emotion Recognition

論文の概要: MDDD: Manifold-based Domain Adaptation with Dynamic Distribution for Non-Deep Transfer Learning in Cross-subject and Cross-session EEG-based Emotion Recognition

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15615v1
Date: Wed, 24 Apr 2024 03:08:25 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-04-25 14:43:50.825440
Title: MDDD: Manifold-based Domain Adaptation with Dynamic Distribution for Non-Deep Transfer Learning in Cross-subject and Cross-session EEG-based Emotion Recognition
Title（参考訳）: MDDD:クロスオブジェクトおよびクロスセッション脳波を用いた感情認識における非深度伝達学習のための動的分布を用いたマニフォールド型ドメイン適応
Authors: Ting Luo, Jing Zhang, Yingwei Qiu, Li Zhang, Yaohua Hu, Zhuliang Yu, Zhen Liang,
Abstract要約: 動的分布を用いたマニフォールド型ドメイン適応法(MDDD)を提案する。実験の結果,MDDDは従来の非深層学習法よりも優れ,平均3.54%の改善が達成された。これは、MDDDが現実のシナリオにおけるABCIの有用性と適用性を高めるための有望な方法である可能性を示唆している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 11.252832459891566
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Emotion decoding using Electroencephalography (EEG)-based affective brain-computer interfaces represents a significant area within the field of affective computing. In the present study, we propose a novel non-deep transfer learning method, termed as Manifold-based Domain adaptation with Dynamic Distribution (MDDD). The proposed MDDD includes four main modules: manifold feature transformation, dynamic distribution alignment, classifier learning, and ensemble learning. The data undergoes a transformation onto an optimal Grassmann manifold space, enabling dynamic alignment of the source and target domains. This process prioritizes both marginal and conditional distributions according to their significance, ensuring enhanced adaptation efficiency across various types of data. In the classifier learning, the principle of structural risk minimization is integrated to develop robust classification models. This is complemented by dynamic distribution alignment, which refines the classifier iteratively. Additionally, the ensemble learning module aggregates the classifiers obtained at different stages of the optimization process, which leverages the diversity of the classifiers to enhance the overall prediction accuracy. The experimental results indicate that MDDD outperforms traditional non-deep learning methods, achieving an average improvement of 3.54%, and is comparable to deep learning methods. This suggests that MDDD could be a promising method for enhancing the utility and applicability of aBCIs in real-world scenarios.
Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)に基づく感情脳-コンピュータインタフェースを用いた感情デコーディングは、感情コンピューティングの分野において重要な領域である。本研究では,動的分布を用いたマニフォールド型ドメイン適応(MDDD)と呼ばれる,新しい非深度伝達学習手法を提案する。提案したMDDDには,多様体特徴変換,動的分布アライメント,分類器学習,アンサンブル学習の4つの主要モジュールが含まれている。データは最適グラスマン多様体空間への変換を行い、ソースとターゲット領域の動的アライメントを可能にする。このプロセスは、その重要性に応じて境界分布と条件分布の両方を優先順位付けし、様々な種類のデータにまたがる適応効率を向上する。分類器学習では、構造的リスク最小化の原理が統合され、ロバストな分類モデルが開発される。これは動的分布アライメントによって補われ、分類器を反復的に洗練する。さらに、アンサンブル学習モジュールは最適化プロセスの異なる段階で得られた分類器を集約し、分類器の多様性を活用して全体的な予測精度を向上させる。実験結果から,MDDDは従来の非深層学習法よりも優れ,3.54%の平均的な改善を実現し,深層学習法に匹敵する結果を得た。これは、MDDDが現実のシナリオにおけるABCIの有用性と適用性を高めるための有望な方法である可能性を示唆している。

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