脳波SSVEP2値判別問題における逐次誤差率の評価 : ベイズ的逐次型学習によるSequential Monte Carlo実装
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概要
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定常的な視覚刺激により引き起こされる脳波:SSVEPを用いた2値判別問題に対して「逐次誤差率」を提案し,その評価を行う.逐次誤差率とは各トライアル終了ごとに算出される予測結果と真のラベル間の逐次的な誤差を数トライアルの窓により平均をとった値を指す.学習アルゴリズムにはBayes的逐次型学習の枠組み,その実装にはSequential Monte Carloを用いる.逐次型学習は従来の一括型学習と異なり,与えられたデータを学習データとテストデータに分ける必要が無く,一番初めのトライアルから逐次的に学習を開始し残りのトライアルに対しても引き続き学習を進めていく.本研究では,SSVEP2値判別問題に対する逐次誤差率評価を目的として逐次型学習アルゴリズムを導入し,本アルゴリズムの有効性を検証する.
- 2010-10-07
著者
-
松本 隆
早稲田大学大学院理工学研究科
-
松本 隆
早稲田大学先進理工学学術院 電気・情報生命工学科
-
中村 克樹
京都大学霊長類研究所
-
松本 隆
早稲田大学大学院理工学研究科電気工学専攻
-
松本 隆
早稲田大学大学院先進理工学研究科
-
原 英之
早稲田大学大学院先進理工学研究科
-
竹本 篤史
京都大学霊長類研究所
-
土橋 由実
早稲田大学大学院先進理工学研究科
-
松本 隆
早稲田大 理工
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