論文の概要: QEEGNet: Quantum Machine Learning for Enhanced Electroencephalography Encoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19214v2
• Date: Tue, 30 Jul 2024 07:42:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 12:29:44.485856
• Title: QEEGNet: Quantum Machine Learning for Enhanced Electroencephalography Encoding
• Title（参考訳）: QEEGNet: 拡張脳波エンコーディングのための量子機械学習
• Authors: Chi-Sheng Chen, Samuel Yen-Chi Chen, Aidan Hung-Wen Tsai, Chun-Shu Wei,
• Abstract要約: 我々は、量子コンピューティングと古典的なEEGNetアーキテクチャを統合し、EEGエンコーディングと分析を改善する新しいハイブリッドニューラルネットワークであるQuantum-EEGNet(QEEGNet)を紹介する。 QEEGNetはニューラルネットワークに量子層を組み込んで、EEGデータのより複雑なパターンをキャプチャし、計算上の利点を提供する。 我々は、ベンチマークEEGデータセット上でQEEGNetを評価し、ほとんどの被験者および他の被験者において、従来型のEEGNetを一貫して上回っていることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.242700027970003
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Electroencephalography (EEG) is a critical tool in neuroscience and clinical practice for monitoring and analyzing brain activity. Traditional neural network models, such as EEGNet, have achieved considerable success in decoding EEG signals but often struggle with the complexity and high dimensionality of the data. Recent advances in quantum computing present new opportunities to enhance machine learning models through quantum machine learning (QML) techniques. In this paper, we introduce Quantum-EEGNet (QEEGNet), a novel hybrid neural network that integrates quantum computing with the classical EEGNet architecture to improve EEG encoding and analysis, as a forward-looking approach, acknowledging that the results might not always surpass traditional methods but it shows its potential. QEEGNet incorporates quantum layers within the neural network, allowing it to capture more intricate patterns in EEG data and potentially offering computational advantages. We evaluate QEEGNet on a benchmark EEG dataset, BCI Competition IV 2a, demonstrating that it consistently outperforms traditional EEGNet on most of the subjects and other robustness to noise. Our results highlight the significant potential of quantum-enhanced neural networks in EEG analysis, suggesting new directions for both research and practical applications in the field.
• Abstract（参考訳）: 脳波検査(Electroencephalography、EEG)は、脳活動のモニタリングと分析のための神経科学および臨床実践において重要なツールである。 EEGNetのような従来のニューラルネットワークモデルは、EEG信号の復号化でかなりの成功を収めてきたが、しばしばデータの複雑さと高次元性に悩まされている。 量子コンピューティングの最近の進歩は、量子機械学習(QML)技術を通じて機械学習モデルを強化する新たな機会を提供する。 本稿では,量子コンピューティングと従来のEEGNetアーキテクチャを統合した新しいハイブリッドニューラルネットワークであるQuantum-EEGNetを紹介する。 QEEGNetはニューラルネットワークに量子層を組み込んで、EEGデータのより複雑なパターンをキャプチャし、計算上の利点を提供する。 我々は、ベンチマークEEGデータセットであるBCI Competition IV 2aでQEEGNetを評価し、従来のEEGNetをほとんどの被験者で一貫して上回り、ノイズに対するロバスト性を示している。 本研究は,脳波解析における量子強化ニューラルネットワークの有意な可能性を強調し,この分野における研究と実践の両面での新しい方向性を示唆するものである。

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