論文の概要: STAMP: Spatial-Temporal Adapter with Multi-Head Pooling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.10848v2
• Date: Thu, 20 Nov 2025 16:28:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-21 15:01:03.079163
• Title: STAMP: Spatial-Temporal Adapter with Multi-Head Pooling
• Title（参考訳）: STAMP:マルチヘッドプール付き時空間アダプタ
• Authors: Brad Shook, Abby Turner, Jieshi Chen, Michał Wiliński, Mononito Goswami, Jonathan Elmer, Artur Dubrawski,
• Abstract要約: 複数のドメインのデータに基づいて事前訓練された時系列基礎モデル(TSFM)は、多様なモデリングタスクにおいて強い性能を示す。 マルチヘッドプール型空間適応器(STAMP)について紹介する。 STAMPは、EEGデータの空間時間特性を暗黙的にモデル化し、最先端のEEGFMに匹敵する性能を達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.792578087107238
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time series foundation models (TSFMs) pretrained on data from multiple domains have shown strong performance on diverse modeling tasks. Various efforts have been made to develop foundation models specific to electroencephalography (EEG) data, which records brain electrical activity as time series. However, no comparative analysis of EEG-specific foundation models (EEGFMs) versus general TSFMs has been performed on EEG-specific tasks. We introduce a novel Spatial-Temporal Adapter with Multi-Head Pooling (STAMP), which leverages univariate embeddings produced by a general TSFM, implicitly models spatial-temporal characteristics of EEG data, and achieves performance comparable to state-of-the-art EEGFMs. A comprehensive analysis is performed on 8 benchmark datasets of clinical tasks using EEG for classification, along with ablation studies. Our proposed adapter is lightweight in trainable parameters and flexible in the inputs it can accommodate, supporting easy modeling of EEG data using TSFMs.
• Abstract（参考訳）: 複数のドメインのデータに基づいて事前訓練された時系列基礎モデル(TSFM)は、多様なモデリングタスクにおいて強い性能を示す。 脳波(EEG)データに特有の基礎モデルを開発するために,脳電気活動を時系列として記録する様々な試みがなされている。 しかし、脳波特異的基礎モデル(EEGFMs)と一般TSFMsの比較分析は、脳波特異的タスクでは行われていない。 本稿では、一般TSFMによる一変量埋め込みを活用し、脳波データの空間時間特性を暗黙的にモデル化し、最先端のEEGFMに匹敵する性能を実現する、新しい空間時間適応型マルチヘッドポーリング(STAMP)を提案する。 脳波を分類に用いた8つの臨床タスクのベンチマークデータセットとアブレーション研究を総合的に分析した。 提案アダプタはトレーニング可能なパラメータで軽量で,適応可能な入力に柔軟で,TSFMを用いたEEGデータのモデリングが容易である。

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