EEG画像分類における畳み込みニューラルネットワークと敵対的オートエンコーダ
arXiv cs.LG / 2026/4/7
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要点
- 本論文では、前処理済みのEEG信号を2DのEEGトポグラムへ変換することで、コンピュータビジョン型のニューラルネットワークを神経科学のEEG分類に適用する。
- 教師ありおよび半教師あり学習を用いて、手の動きに関連する運動皮質の異なる活動を分類する。
- 本手法は、畳み込みニューラルネットワークと敵対的オートエンコーダを組み合わせ、EEG画像のような表現からの分類性能を向上させる。
- 本研究は、2D表現と運動皮質活動の分類に最適化されたニューラルネットワークのパイプラインを活用することで、EEGデータ解析における実務上の課題に取り組む。
