EEG時系列予測のための感情にヒントを得た深部構造(EiDS)【JST・京大機械翻訳】

Parsapoor Mahboobeh

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201816258820 整理番号：22P0152229

EEG時系列予測のための感情にヒントを得た深部構造(EiDS)【JST・京大機械翻訳】

Emotion-Inspired Deep Structure (EiDS) for EEG Time Series Forecasting

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発行年： 2020年05月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年08月01日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

脳波(EEG)時系列の正確な予測は,発作やてんかんのような神経疾患の正しい診断に重要である。EEG時系列がカオスであるので,ほとんどの伝統的機械学習アルゴリズムは,正確に次のステップを予測することができなかった。したがって,著者らは,EEG時系列を予測するために,感覚(感情状態)の根底にある神経構造からインスピレーションを取ることによって形成したモデルを示唆した。感情にヒントを得た深い構造(EiDS)と呼ばれるモデルは,EEG時系列の短期および長期の両方を予測するために使用できる。また,本論文は,長い短期メモリ(LSTM)ネットワークの他の変動とEiDSの性能を比較した。【JST・京大機械翻訳】

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生体計測

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