論文の概要: Targeted Adversarial Denoising Autoencoders (TADA) for Neural Time Series Filtration

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04967v2
• Date: Fri, 10 Jan 2025 02:54:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-13 12:07:30.011235
• Title: Targeted Adversarial Denoising Autoencoders (TADA) for Neural Time Series Filtration
• Title（参考訳）: ニューラル時系列フィルタリングのためのTADA(Targeted Adversarial Denoising Autoencoders)
• Authors: Benjamin J. Choi, Griffin Milsap, Clara A. Scholl, Francesco Tenore, Mattson Ogg,
• Abstract要約: 脳波(EEG)時系列データをフィルタリングするための機械学習(ML)ベースのアルゴリズムは、面倒なトレーニング時間、正規化、正確な再構築に関連する課題に直面している。 本稿では,ロジスティック共分散目標対向型オートエンコーダ(TADA)により駆動されるMLフィルタリングアルゴリズムを提案する。 この仮説を検証するため、TADAシステムプロトタイプをトレーニングし、EEGdenoiseNetデータセットの脳波データから筋電図(EMG)ノイズを除去するタスクで評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: Current machine learning (ML)-based algorithms for filtering electroencephalography (EEG) time series data face challenges related to cumbersome training times, regularization, and accurate reconstruction. To address these shortcomings, we present an ML filtration algorithm driven by a logistic covariance-targeted adversarial denoising autoencoder (TADA). We hypothesize that the expressivity of a targeted, correlation-driven convolutional autoencoder will enable effective time series filtration while minimizing compute requirements (e.g., runtime, model size). Furthermore, we expect that adversarial training with covariance rescaling will minimize signal degradation. To test this hypothesis, a TADA system prototype was trained and evaluated on the task of removing electromyographic (EMG) noise from EEG data in the EEGdenoiseNet dataset, which includes EMG and EEG data from 67 subjects. The TADA filter surpasses conventional signal filtration algorithms across quantitative metrics (Correlation Coefficient, Temporal RRMSE, Spectral RRMSE), and performs competitively against other deep learning architectures at a reduced model size of less than 400,000 trainable parameters. Further experimentation will be necessary to assess the viability of TADA on a wider range of deployment cases.
• Abstract（参考訳）: 脳波(EEG)時系列データをフィルタリングするための機械学習(ML)ベースのアルゴリズムは、面倒なトレーニング時間、正規化、正確な再構築に関連する課題に直面している。 これらの欠点に対処するために,ロジスティックな共分散目標対向型自動符号化器(TADA)によって駆動されるMLフィルタリングアルゴリズムを提案する。 我々は,目標となる相関型畳み込みオートエンコーダの表現性は,計算要求(ランタイム,モデルサイズなど)を最小限に抑えつつ,効率的な時系列フィルタリングを可能にすると仮定する。 さらに,共分散再スケーリングによる逆行訓練が信号の劣化を最小限に抑えることを期待する。 この仮説を検証するため,脳波データから筋電図(EMG)ノイズを除去する作業において,67名の被験者からEMGデータとEMGデータを含むTADAシステムプロトタイプを訓練し,評価した。 TADAフィルタは、定量的メトリクス(相関係数、テンポラルRRMSE、スペクトルRRMSE)にわたる従来の信号フィルタリングアルゴリズムを超越し、40,000以上のトレーニング可能なパラメータのモデルサイズで他のディープラーニングアーキテクチャと競合する。 より広い範囲のデプロイメントケースにおいて、TADの生存可能性を評価するためには、さらなる実験が必要である。

関連論文リスト

• Comparison of Autoencoder Encodings for ECG Representation in Downstream Prediction Tasks [2.2616169634370076]
  自動エンコーダ(SAE)、Annealed beta-VAE(Abeta-VAE)、Cbeta-VAE(Cbeta-VAE)の3種類の新しい変分自動エンコーダ(VAE)を導入した。 アベタVAEは、信号ノイズのレベルである平均絶対誤差(MAE)を15.7プラス3.2マイクロボルトに減らした。 以上の結果から,これらのVAE符号化はECGデータの簡易化だけでなく,限られたラベル付き学習データを用いた文脈での深層学習の実践的解決にも有効であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-03T19:30:05Z)
• STAL: Spike Threshold Adaptive Learning Encoder for Classification of Pain-Related Biosignal Data [2.0738462952016232]
  本稿では,EmoPainデータセットを用いた慢性腰痛 (CLBP) 分類のためのスパイキングニューラルネットワーク (SNN) の最初の応用について述べる。 本稿では,連続生体信号をスパイク列車に変換する訓練可能なエンコーダであるSpike Threshold Adaptive Learning (STAL)を紹介する。 また,SEMG と IMU データのマルチストリーム処理のためのスパイキングリカレントニューラルネットワーク (SRNN) 分類器のアンサンブルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-11T10:15:52Z)
• REST: Efficient and Accelerated EEG Seizure Analysis through Residual State Updates [54.96885726053036]
  本稿では,リアルタイム脳波信号解析のための新しいグラフベース残状態更新機構(REST)を提案する。 グラフニューラルネットワークとリカレント構造の組み合わせを活用することで、RESTは、非ユークリッド幾何学とEEGデータ内の時間的依存関係の両方を効率的にキャプチャする。 本モデルは,発作検出と分類作業において高い精度を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-03T16:30:19Z)
• Convolutional Monge Mapping Normalization for learning on sleep data [63.22081662149488]
  我々は、CMMN(Convolutional Monge Mapping Normalization)と呼ばれる新しい手法を提案する。 CMMNは、そのパワースペクトル密度(PSD)をトレーニングデータに基づいて推定されるワッサーシュタインバリセンタに適応させるために、信号をフィルタリングする。 睡眠脳波データに関する数値実験により、CMMNはニューラルネットワークアーキテクチャから独立して、顕著で一貫したパフォーマンス向上をもたらすことが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T08:24:01Z)
• Lightweight Convolution Transformer for Cross-patient Seizure Detection in Multi-channel EEG Signals [0.0]
  本研究では、新しいディープラーニングアーキテクチャに基づく軽量畳み込み変換器(LCT)を提案する。 変換器は、多チャンネル脳波(EEG)信号から空間的および時間的相関情報を同時に学習し、より小さなセグメント長で発作を検出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-07T16:43:52Z)
• NAF: Neural Attenuation Fields for Sparse-View CBCT Reconstruction [79.13750275141139]
  本稿では,スパースビューCBCT再構成のための新規かつ高速な自己教師型ソリューションを提案する。 所望の減衰係数は、3次元空間座標の連続関数として表現され、完全に接続されたディープニューラルネットワークによってパラメータ化される。 ハッシュ符号化を含む学習ベースのエンコーダが採用され、ネットワークが高周波の詳細をキャプチャするのに役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-29T04:06:00Z)
• Autoencoder Based Iterative Modeling and Multivariate Time-Series Subsequence Clustering Algorithm [0.0]
  本稿では、過渡時系列データ(MTSD)における変化点の検出と対応する部分列の同定のためのアルゴリズムを提案する。 我々は、リカレントニューラルネットワーク(RNN)ベースのオートエンコーダ(AE)を用いて、入ってくるデータに基づいて反復的に訓練する。 同定されたサブシーケンスのモデルを保存し、繰り返しサブシーケンスの認識と高速オフラインクラスタリングに使用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-09T09:59:56Z)
• LSTM-Autoencoder based Anomaly Detection for Indoor Air Quality Time Series Data [6.642599588462097]
  室内空気質(IAQ)データの異常検出は、空気の質が人間の健康と健康と密接に関連しているため、研究の重要領域となっている。 IAQ領域における異常検出における従来の統計と機械学習に基づくアプローチは、複数のデータポイントにわたる相関の観測を含む異常を検出できなかった。 本稿では,LSTMとオートエンコーダを組み合わせたハイブリッドディープラーニングモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-14T01:57:46Z)
• Lung Cancer Lesion Detection in Histopathology Images Using Graph-Based Sparse PCA Network [93.22587316229954]
  ヘマトキシリンとエオシン(H&E)で染色した組織学的肺スライドにおける癌病変の自動検出のためのグラフベーススパース成分分析(GS-PCA)ネットワークを提案する。 我々は,SVM K-rasG12D肺がんモデルから得られたH&Eスライダーの精度・リコール率,Fスコア,谷本係数,レシーバ演算子特性(ROC)の曲線下領域を用いて,提案アルゴリズムの性能評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-27T19:28:36Z)
• Improved Speech Emotion Recognition using Transfer Learning and Spectrogram Augmentation [56.264157127549446]
  音声感情認識(SER)は、人間とコンピュータの相互作用において重要な役割を果たす課題である。 SERの主な課題の1つは、データの不足である。 本稿では,スペクトログラム拡張と併用した移動学習戦略を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-05T10:39:39Z)
• ECG-DelNet: Delineation of Ambulatory Electrocardiograms with Mixed Quality Labeling Using Neural Networks [69.25956542388653]
  ディープラーニング(DL)アルゴリズムは、学術的、産業的にも重くなっている。 セグメンテーションフレームワークにECGの検出とデライン化を組み込むことにより、低解釈タスクにDLをうまく適用できることを実証する。 このモデルは、PhyloNetのQTデータベースを使用して、105個の増幅ECG記録から訓練された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-11T16:29:12Z)

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。