論文の概要: Review of Deep Representation Learning Techniques for Brain-Computer Interfaces and Recommendations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.19345v1
- Date: Fri, 17 May 2024 14:00:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-02 14:20:20.418643
- Title: Review of Deep Representation Learning Techniques for Brain-Computer Interfaces and Recommendations
- Title（参考訳）: 脳-コンピュータインタフェースの深部表現学習技術と勧告
- Authors: Pierre Guetschel, Sara Ahmadi, Michael Tangermann,
- Abstract要約: 本稿では,BCI復号のための深層表現学習技術を用いて,論文コレクションから経験的知見を合成する。
81記事のうち,オートエンコーダを用いた31記事の優位性を明らかにした。
これらはいずれも、BCIコミュニティによって拾われる標準基盤モデルに導かれていない。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the field of brain-computer interfaces (BCIs), the potential for leveraging deep learning techniques for representing electroencephalogram (EEG) signals has gained substantial interest. This review synthesizes empirical findings from a collection of articles using deep representation learning techniques for BCI decoding, to provide a comprehensive analysis of the current state-of-the-art. Each article was scrutinized based on three criteria: (1) the deep representation learning technique employed, (2) the underlying motivation for its utilization, and (3) the approaches adopted for characterizing the learned representations. Among the 81 articles finally reviewed in depth, our analysis reveals a predominance of 31 articles using autoencoders. We identified 13 studies employing self-supervised learning (SSL) techniques, among which ten were published in 2022 or later, attesting to the relative youth of the field. However, at the time being, none of these have led to standard foundation models that are picked up by the BCI community. Likewise, only a few studies have introspected their learned representations. We observed that the motivation in most studies for using representation learning techniques is for solving transfer learning tasks, but we also found more specific motivations such as to learn robustness or invariances, as an algorithmic bridge, or finally to uncover the structure of the data. Given the potential of foundation models to effectively tackle these challenges, we advocate for a continued dedication to the advancement of foundation models specifically designed for EEG signal decoding by using SSL techniques. We also underline the imperative of establishing specialized benchmarks and datasets to facilitate the development and continuous improvement of such foundation models.
- Abstract（参考訳）: 脳-コンピュータインタフェース(BCI)の分野では、脳波(EEG)信号の深層学習技術を活用する可能性に大きな関心が寄せられている。
本稿では,BCI復号のための深層表現学習技術を用いて,論文の集合から経験的知見を合成し,現状の総合的分析を行う。
各項目は,(1)深層表現学習技術,(2)活用の動機づけ,(3)学習表現の特徴付けに採用されるアプローチの3つの基準に基づいて精査された。
81記事のうち,オートエンコーダを用いた31記事の優位性を明らかにした。
自己教師型学習(SSL)技術を用いた13の研究では,2022年以降に10の論文が出版された。
しかしながら、現時点では、これらがBCIコミュニティによって拾われる標準基盤モデルに繋がることはなかった。
同様に、学習した表現を内観する研究はごくわずかである。
表現学習技術を用いたほとんどの研究におけるモチベーションは、伝達学習の課題を解決することであるが、ロバスト性や不変性を学習したり、アルゴリズム的なブリッジとして学習したり、最終的にデータの構造を明らかにするといった、より具体的なモチベーションも見出した。
これらの課題に効果的に取り組むための基礎モデルの可能性を考えると、我々はSSL技術を用いて脳波信号復号化に特化した基礎モデルの発展に引き続き注力することを提唱する。
また、そのような基盤モデルの開発と継続的な改善を促進するために、特別なベンチマークとデータセットを確立することの義務も強調する。
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