論文の概要: Riemannian Geometry-Based EEG Approaches: A Literature Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20250v1
• Date: Fri, 19 Jul 2024 13:28:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-05 00:46:38.922921
• Title: Riemannian Geometry-Based EEG Approaches: A Literature Review
• Title（参考訳）: リーマン幾何学に基づくEEGアプローチ:文献レビュー
• Authors: Imad Eddine Tibermacine, Samuele Russo, Ahmed Tibermacine, Abdelaziz Rabehi, Bachir Nail, Kamel Kadri, Christian Napoli,
• Abstract要約: 我々は、BCIにおける脳波信号デコーディングを強化するために、ディープラーニングとリーマン幾何学の統合の最近の進歩を概観する。 これらの手法は、従来のノイズ感度、非定常性、長大な校正時間といった課題にどのように対処するかについて議論する。 本稿では,多様体学習とリーマン分類における今後の研究方向を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.9411911000346784
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The application of Riemannian geometry in the decoding of brain-computer interfaces (BCIs) has swiftly garnered attention because of its straightforwardness, precision, and resilience, along with its aptitude for transfer learning, which has been demonstrated through significant achievements in global BCI competitions. This paper presents a comprehensive review of recent advancements in the integration of deep learning with Riemannian geometry to enhance EEG signal decoding in BCIs. Our review updates the findings since the last major review in 2017, comparing modern approaches that utilize deep learning to improve the handling of non-Euclidean data structures inherent in EEG signals. We discuss how these approaches not only tackle the traditional challenges of noise sensitivity, non-stationarity, and lengthy calibration times but also introduce novel classification frameworks and signal processing techniques to reduce these limitations significantly. Furthermore, we identify current shortcomings and propose future research directions in manifold learning and riemannian-based classification, focusing on practical implementations and theoretical expansions, such as feature tracking on manifolds, multitask learning, feature extraction, and transfer learning. This review aims to bridge the gap between theoretical research and practical, real-world applications, making sophisticated mathematical approaches accessible and actionable for BCI enhancements.
• Abstract（参考訳）: 脳-コンピュータインタフェース(BCI)の復号化におけるリーマン幾何学の応用は、その単純さ、精度、レジリエンスと、世界的BCIコンペティションにおける重要な成果によって証明された伝達学習の適性から、急速に注目されている。 本稿では,BCIにおける脳波信号デコーディングを強化するために,深層学習とリーマン幾何学の統合の最近の進歩を概観する。 脳波信号に固有の非ユークリッドデータ構造の取り扱いを改善するために、ディープラーニングを利用した現代的なアプローチを比較した。 これらの手法は、ノイズ感度、非定常性、長い校正時間といった従来の課題に対処するだけでなく、新しい分類手法や信号処理技術を導入して、これらの制約を大幅に削減する方法について論じる。 さらに, 多様体上の特徴追跡, マルチタスク学習, 特徴抽出, 伝達学習など, 実践的実装と理論的拡張に焦点を当て, 多様体学習とリーマン分類における今後の研究方向について検討する。 このレビューは、理論研究と実世界の応用のギャップを埋めることを目的としており、洗練された数学的アプローチをアクセス可能とし、BCIの強化に有効にすることを目的としている。

関連論文リスト

• Train-Attention: Meta-Learning Where to Focus in Continual Knowledge Learning [15.475427498268393]
  TAALM(Train-Attention-Augmented Language Model)は,トークンに対する重み付けを動的に予測・適用することにより,学習効率を向上させる。 我々は,TAALMがベースライン上での最先端性能を証明し,従来のCKLアプローチと統合した場合に相乗的互換性を示すことを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-24T01:04:34Z)
• Coding for Intelligence from the Perspective of Category [66.14012258680992]
  符号化の対象はデータの圧縮と再構成、インテリジェンスである。 最近の傾向は、これらの2つの分野の潜在的均一性を示している。 本稿では,カテゴリ理論の観点から,インテリジェンスのためのコーディングの新たな問題を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-01T07:05:44Z)
• On the Intersection of Signal Processing and Machine Learning: A Use Case-Driven Analysis Approach [28.59539400247894]
  この研究は、アプリケーションに依存しないレビューを提供し、特徴抽出技術のための新しい分類分類を導入している。 理論的概念と実践的応用を結びつけることを目的としており、2つの特定のユースケースを通じてこれを実証している。 理論的貢献に加えて、この研究は、関連するPythonおよびPythonベースの信号処理コードの公開リポジトリを提供することで、共同研究文化を促進する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-25T20:47:10Z)
• A Unified and General Framework for Continual Learning [58.72671755989431]
  継続学習(CL)は、以前取得した知識を維持しながら、動的かつ変化するデータ分布から学ぶことに焦点を当てている。 正規化ベース、ベイズベース、メモリ再生ベースなど、破滅的な忘れ込みの課題に対処する様々な手法が開発されている。 本研究の目的は,既存の方法論を包含し,整理する包括的かつ包括的な枠組みを導入することで,このギャップを埋めることである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-20T02:21:44Z)
• Robust Analysis of Multi-Task Learning Efficiency: New Benchmarks on Light-Weighed Backbones and Effective Measurement of Multi-Task Learning Challenges by Feature Disentanglement [69.51496713076253]
  本稿では,既存のMTL手法の効率性に焦点をあてる。 バックボーンを小さくしたメソッドの大規模な実験と,MetaGraspNetデータセットを新しいテストグラウンドとして実施する。 また,MTLにおける課題の新規かつ効率的な識別子として,特徴分散尺度を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T22:15:55Z)
• Fine-Grained Zero-Shot Learning: Advances, Challenges, and Prospects [84.36935309169567]
  ゼロショット学習(ZSL)における微粒化解析の最近の進歩を概観する。 まず、各カテゴリの詳細な分析を行い、既存の手法と手法の分類について述べる。 次に、ベンチマークを要約し、公開データセット、モデル、実装、およびライブラリとしての詳細について説明する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-31T11:51:24Z)
• Latent Spectral Regularization for Continual Learning [21.445600749028923]
  本研究では,学習者の潜伏空間の幾何学的特徴について検討する。 潜在空間のラプラシアンスペクトルの弱い要求を強制する幾何正則化器を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-09T13:56:59Z)
• Model-based Deep Learning Receiver Design for Rate-Splitting Multiple Access [65.21117658030235]
  本研究では,モデルベース深層学習(MBDL)に基づく実用的なRSMA受信機の設計を提案する。 MBDL受信機は、符号なしシンボル誤り率(SER)、リンクレベルシミュレーション(LLS)によるスループット性能、平均トレーニングオーバーヘッドの観点から評価される。 その結果,MBDLはCSIRが不完全なSIC受信機よりも優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-02T12:23:55Z)
• Deep Learning meets Liveness Detection: Recent Advancements and Challenges [3.2011056280404637]
  我々は,2017年以降の深部機能的FAS手法に関する文献を包括的に調査している。 本研究では,FASの時系列,進化過程,評価基準について概説する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-29T19:24:58Z)
• Fusing the Old with the New: Learning Relative Camera Pose with Geometry-Guided Uncertainty [91.0564497403256]
  本稿では,ネットワークトレーニング中の2つの予測系間の確率的融合を含む新しい枠組みを提案する。 本ネットワークは,異なる対応間の強い相互作用を強制することにより学習を駆動する自己追跡グラフニューラルネットワークを特徴とする。 学習に適したモーションパーマリゼーションを提案し、難易度の高いDeMoNおよびScanNetデータセットで最新のパフォーマンスを達成できることを示します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-16T17:59:06Z)

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。