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J-GLOBAL ID：202202276406563435   整理番号：22A0742334

運動画像分類のための知識駆動特徴成分解釈可能ネットワーク【JST・京大機械翻訳】

Knowledge-driven feature component interpretable network for motor imagery classification

著者 (4件)： Niu Xu (Systems Engineering Institute, School of Automation Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, Shaanxi 710049, People’s Republic of China) ,  Lu Na (Systems Engineering Institute, School of Automation Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, Shaanxi 710049, People’s Republic of China) ,  Kang Jianghong (Systems Engineering Institute, School of Automation Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, Shaanxi 710049, People’s Republic of China) ,  Cui Zhiyan (Systems Engineering Institute, School of Automation Science and Engineering, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, Shaanxi 710049, People’s Republic of China)
資料名： Journal of Neural Engineering  (Journal of Neural Engineering)
巻： 19  号： 1  ページ： 016032 (16pp)  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5563A  ISSN： 1741-2560  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 目的.エンドツーエンド畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は,手動特徴設計なしで,運動イメージ(MI)分類において大きな成功を達成した。しかしながら,すべての既存の深層ネットワーク解は,純粋にデータ駆動され,解釈可能性がなく,学習された特徴から洞察力のある知識の発見を不可能にし,特定のネットワーク構造の設計に言及しない。また,CNNの重い計算コストは,高い分類性能とともにリアルタイム応用に対して挑戦的である。アプローチ。これらの問題に取り組むために,新しい知識駆動特徴成分解釈可能ネットワーク(KFNCet)を提案し,それは独立成分分析とパワースペクトルパイプラインとの類似性で空間と時間畳込みを結合した。感覚運動リズムの事前周波数帯知識を,知識駆動機構を可能にするために,時間畳込みカーネルを初期化するための帯域通過線形位相ディジタル有限インパルス応答フィルタとして定式化した。信号歪みを避け,フィルタの線形位相と単峰性を達成するために,対称性損失を提案し,それを訓練のための交差エントロピー分類損失と組み合わせて使用する。一般的事前知識の他に,事象関連脱同期化と同期の主題特異的時間周波数特性を採用して,有意に少ないパラメータでネットワークを構築し,初期化した。主な結果。2つの公開データセットに関する実験の比較を実行した。インタプリテーブル特徴成分を訓練モデルで観察することができた。物理的に意味のある観察はネットワーク構造の設計を効率的に支援することができた。MIに関する優れた分類性能を得た。意義。KFCNetの性能は最先端の手法に匹敵するが,はるかに少ないパラメータで実時間アプリケーションを可能にする。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エントロピー ,  畳込み ,  *ネットワーク ,  ネットワーク構造 ,  信号歪 ,  エンドツーエンド方式 ,  応用プログラム ,  パワースペクトル ,  定式化 ,  FIRフィルタ ,  周波数帯 ,  独立成分分析
準シソーラス用語： 事前知識 ,  *画像分類 ,  計算コスト , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 運動 ,  画像分類 ,  知識