論文の概要: Integrating Biological and Machine Intelligence: Attention Mechanisms in Brain-Computer Interfaces

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.19281v1
• Date: Wed, 26 Feb 2025 16:38:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-27 14:58:26.063797
• Title: Integrating Biological and Machine Intelligence: Attention Mechanisms in Brain-Computer Interfaces
• Title（参考訳）: バイオ・マシン・インテリジェンスの統合:脳-コンピュータインタフェースにおける注意機構
• Authors: Jiyuan Wang, Weishan Ye, Jialin He, Li Zhang, Gan Huang, Zhuliang Yu, Zhen Liang,
• Abstract要約: 時間、周波数、空間チャネルにわたる脳波の変化を捉えることで、注意機構は特徴抽出、表現学習、モデルロバスト性を改善する。 従来のアテンションメカニズムは、畳み込みネットワークやリカレントネットワーク、Transformerベースのマルチヘッド自己アテンションと統合されている。 我々は、注目に基づく脳波モデリングにおける既存の課題と新たなトレンドについて論じ、BCI技術の進歩に向けた今後の方向性を浮き彫りにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.4909621483043685
• License:
• Abstract: With the rapid advancement of deep learning, attention mechanisms have become indispensable in electroencephalography (EEG) signal analysis, significantly enhancing Brain-Computer Interface (BCI) applications. This paper presents a comprehensive review of traditional and Transformer-based attention mechanisms, their embedding strategies, and their applications in EEG-based BCI, with a particular emphasis on multimodal data fusion. By capturing EEG variations across time, frequency, and spatial channels, attention mechanisms improve feature extraction, representation learning, and model robustness. These methods can be broadly categorized into traditional attention mechanisms, which typically integrate with convolutional and recurrent networks, and Transformer-based multi-head self-attention, which excels in capturing long-range dependencies. Beyond single-modality analysis, attention mechanisms also enhance multimodal EEG applications, facilitating effective fusion between EEG and other physiological or sensory data. Finally, we discuss existing challenges and emerging trends in attention-based EEG modeling, highlighting future directions for advancing BCI technology. This review aims to provide valuable insights for researchers seeking to leverage attention mechanisms for improved EEG interpretation and application.
• Abstract（参考訳）: 深層学習の急速な進歩に伴い、脳波信号解析(EEG)では注意機構が不可欠となり、脳-コンピュータインタフェース(BCI)の応用が著しく向上した。 本稿では,従来型およびトランスフォーマーベースのアテンション機構,それらの埋め込み戦略,および脳波ベースのBCIへの応用について,特にマルチモーダルデータ融合に注目した総合的なレビューを行う。 時間、周波数、空間チャネルにわたる脳波の変化を捉えることで、注意機構は特徴抽出、表現学習、モデルロバスト性を改善する。 これらの手法は、一般的に畳み込みや再帰的なネットワークと統合される従来のアテンションメカニズムと、長距離依存関係のキャプチャに優れたTransformerベースのマルチヘッド自己アテンションに大別することができる。 単一モダリティ分析以外にも、注意機構はマルチモーダル脳波の応用を強化し、脳波と他の生理的・感覚的データとの効果的な融合を促進する。 最後に、注目に基づく脳波モデリングにおける既存の課題と新たなトレンドについて論じ、BCI技術の進歩に向けた今後の方向性を明らかにする。 このレビューは,脳波の解釈と応用を改善するために注意機構を活用しようとする研究者に貴重な洞察を提供することを目的としている。

関連論文リスト

• CEReBrO: Compact Encoder for Representations of Brain Oscillations Using Efficient Alternating Attention [53.539020807256904]
  交互注意(CEReBrO)を用いた脳振動の表現のための圧縮法について紹介する。 トークン化方式は、チャネルごとのパッチで脳波信号を表現します。 本研究では,チャネル内時間的ダイナミックスとチャネル間空間的相関を共同でモデル化し,通常の自己アテンションに比べて6倍少ないメモリで2倍の速度向上を実現するための注意機構を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-18T21:44:38Z)
• Comprehensive Review of EEG-to-Output Research: Decoding Neural Signals into Images, Videos, and Audio [0.0]
  機械学習と生成モデリングの最近の進歩は、知覚経験の再構築における脳波の応用を触媒している。 本稿では,脳波から出力までの研究を体系的にレビューし,最先端のジェネレーティブ手法,評価指標,データ課題に焦点をあてる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-28T03:50:56Z)
• CognitionCapturer: Decoding Visual Stimuli From Human EEG Signal With Multimodal Information [61.1904164368732]
  脳波信号の表現にマルチモーダルデータを完全に活用する統合フレームワークであるCognitionCapturerを提案する。 具体的には、CognitionCapturerは、各モダリティに対してモダリティエキスパートを訓練し、EEGモダリティからモダリティ情報を抽出する。 このフレームワークは生成モデルの微調整を一切必要とせず、より多くのモダリティを組み込むように拡張することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-13T16:27:54Z)
• Machine Learning Innovations in CPR: A Comprehensive Survey on Enhanced Resuscitation Techniques [52.71395121577439]
  心肺蘇生(CPR)における機械学習(ML)と人工知能(AI)の変革的役割について検討する。 再現結果を改善する上で、予測モデリング、AI強化デバイス、リアルタイムデータ分析の影響を強調している。 本稿は、この新興分野における現在の応用、課題、今後の方向性に関する包括的概要、分類、および批判的分析を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-03T18:01:50Z)
• EEG motor imagery decoding: A framework for comparative analysis with channel attention mechanisms [3.1265626879839923]
  チャネルアテンション機構は、伝統的にモータ画像復号に用いられてきた空間フィルタの強力な進化と見なすことができる。 本研究は、これらのメカニズムを軽量アーキテクチャフレームワークに統合し、その影響を評価することによって体系的に比較する。 われわれのアーキテクチャは単純さを重視し、チャネルアテンション機構の容易な統合を提供しながら、データセット間の高度な一般化性を維持している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-17T12:25:31Z)
• A Knowledge-Driven Cross-view Contrastive Learning for EEG Representation [48.85731427874065]
  本稿では,限られたラベルを持つ脳波から効果的な表現を抽出する知識駆動型クロスビューコントラスト学習フレームワーク(KDC2)を提案する。 KDC2法は脳波信号の頭皮と神経のビューを生成し、脳活動の内部および外部の表現をシミュレートする。 ニューラル情報整合性理論に基づく事前のニューラル知識をモデル化することにより、提案手法は不変かつ相補的なニューラル知識を抽出し、複合表現を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-21T08:53:51Z)
• The evolution of AI approaches for motor imagery EEG-based BCIs [2.294014185517203]
  運動画像(MI)脳波(EEG)ベースの脳コンピュータインタフェース(BCI)は、人間と機械の直接通信を可能にする。 これらのシステムは、医療分野からエンターテイメント産業にまたがるアプリケーションを開発する可能性を開く。 人工知能(AI)アプローチは、特にBCIユーザに正しい一貫性のあるフィードバックを提供したい場合に、基本的な重要性を持つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-11T07:42:54Z)
• Spatio-Temporal Analysis of Transformer based Architecture for Attention Estimation from EEG [2.7076510056452654]
  脳波信号から特定のタスクに与えられた注意状態、すなわち注意度を復元できる新しいフレームワークを提案する。 従来は電極による脳波の空間的関係をよく検討していたが, トランスフォーマネットワークを用いた空間的・時間的情報の利用も提案する。 提案したネットワークは、2つの公開データセットでトレーニングされ、検証され、最先端のモデルよりも高い結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-04-04T08:05:33Z)
• Human Parity on CommonsenseQA: Augmenting Self-Attention with External Attention [66.93307963324834]
  本稿では,外部の知識や状況に配慮した外部アテンション機構を備えたトランスフォーマーアーキテクチャの強化を提案する。 提案した外部注意機構は,既存のAIシステムの性能を大幅に向上させることができる。 提案システムは、オープンなCommonsenseQA研究ベンチマークにおいて、89.4%の精度で人間に匹敵する88.9%の精度で人間に匹敵する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-06T18:59:02Z)
• EEG-based Brain-Computer Interfaces (BCIs): A Survey of Recent Studies on Signal Sensing Technologies and Computational Intelligence Approaches and their Applications [65.32004302942218]
  Brain-Computer Interface (BCI) はユーザとシステム間の強力なコミュニケーションツールである。 近年の技術進歩は、脳波(EEG)に基づく翻訳医療用BCIへの関心が高まっている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-28T10:36:26Z)

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。