論文の概要: Predicting Artificial Neural Network Representations to Learn Recognition Model for Music Identification from Brain Recordings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.15560v1
• Date: Fri, 20 Dec 2024 04:37:26 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-23 19:50:48.653951
• Title: Predicting Artificial Neural Network Representations to Learn Recognition Model for Music Identification from Brain Recordings
• Title（参考訳）: 脳記録からの楽曲識別のための認識モデル学習のためのニューラルネットワーク表現予測
• Authors: Taketo Akama, Zhuohao Zhang, Pengcheng Li, Kotaro Hongo, Hiroaki Kitano, Shun Minamikawa, Natalia Polouliakh,
• Abstract要約: 近年の研究では、人工ニューラルネットワーク(ANN)の表現が皮質表現と顕著に類似していることが示されている。 本研究では、外部聴覚刺激に応答して脳記録の認識モデルを開発するための新しいアプローチを提案する。 脳-コンピュータインターフェース(BCI)の進歩、ニューラルデコード技術、音楽認知の理解を約束します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7021860383953338
• License:
• Abstract: Recent studies have demonstrated that the representations of artificial neural networks (ANNs) can exhibit notable similarities to cortical representations when subjected to identical auditory sensory inputs. In these studies, the ability to predict cortical representations is probed by regressing from ANN representations to cortical representations. Building upon this concept, our approach reverses the direction of prediction: we utilize ANN representations as a supervisory signal to train recognition models using noisy brain recordings obtained through non-invasive measurements. Specifically, we focus on constructing a recognition model for music identification, where electroencephalography (EEG) brain recordings collected during music listening serve as input. By training an EEG recognition model to predict ANN representations-representations associated with music identification-we observed a substantial improvement in classification accuracy. This study introduces a novel approach to developing recognition models for brain recordings in response to external auditory stimuli. It holds promise for advancing brain-computer interfaces (BCI), neural decoding techniques, and our understanding of music cognition. Furthermore, it provides new insights into the relationship between auditory brain activity and ANN representations.
• Abstract（参考訳）: 近年の研究では、同一の聴覚感覚入力を受けると、人工ニューラルネットワーク(ANN)の表現が皮質表現と顕著な類似性を示すことが示されている。 本研究では、ANN表現から皮質表現への回帰によって、皮質表現を予測する能力について検討する。 我々はANN表現を監視信号として利用し、非侵襲的な計測によって得られたノイズの多い脳記録を用いて認識モデルを訓練する。 具体的には、音楽聴取中に収集した脳波(EEG)が入力として機能する音楽識別のための認識モデルの構築に焦点をあてる。 脳波認識モデルを用いて、音楽識別に関連するANN表現の予測を行い、分類精度を大幅に向上させた。 本研究では、外部聴覚刺激に応答して脳記録の認識モデルを開発するための新しいアプローチを提案する。 脳-コンピュータインターフェース(BCI)の進歩、ニューラルデコード技術、音楽認知の理解を約束します。 さらに、聴覚脳活動とANN表現の関係に関する新たな洞察を提供する。

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