运动想象 (MI) 迁移学习系列 (10) : 数据对齐（CA）

最新推荐文章于 2024-12-18 17:46:00 发布
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分类专栏： 机器视觉 运动想象 脑机接口 文章标签： 迁移学习 人工智能 机器学习 脑机接口 python
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36758270/article/details/136722518
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本文深入探讨了数据对齐在脑机接口（BCI）中的重要性，尤其是针对协方差矩阵的质心对齐（CA）。通过对黎曼几何、切线空间映射、黎曼对齐（RA）和欧几里得对齐（EA）的解释，阐述了CA如何减少源目标域之间的差异，提升迁移学习效果。CA具备保持对称性和近似身份映射的特性，降低了计算复杂性，特别适合于欧几里得空间中的数据处理。

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运动想象迁移学习系列:数据对齐（CA）

论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.05878
论文题目：Manifold Embedded Knowledge Transfer for Brain-Computer Interfaces
论文代码：https://github.com/chamwen/MEKT

0. 引言

本篇博客重点考虑数据对齐部分，因为其对后续迁移学习的效果影响非常大。
数据对齐有多种方法，如黎曼对齐(Riemannian Alignment, RA)、欧式对齐(Euclidean Alignment, EA)、标签对齐(Label Alignment, LA)、重心对齐(Centroid Alignment, CA) 等。下面重点介绍CA。

CA主要是进行协方差矩阵的质心对齐，对数据的协方差矩阵进行数据对齐操作。。。。

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运动想象 (MI) 迁移学习系列 (9) : 数据对齐（EA）
走在深度学习前沿的小宋
03-15 2196
本篇博客重点考虑数据对齐部分，因为其对后续迁移学习的效果影响非常大。 数据对齐有多种方法，如黎曼对齐(Riemannian Alignment, RA)、欧式对齐(Euclidean Alignment, EA)、标签对齐(Label Alignment, LA)、重心对齐(Centroid Alignment, CA)等。下面重点介绍`EA`。
运动想象 (MI) 分类学习系列 (12) :RGDDANet
走在深度学习前沿的小宋
04-28 1396
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迁移学习（初步学习总结）
qq_39635178的博客
07-09 2081
最后编辑时间为2024-07-08，阅读本文前请注意最后编辑时间，文章内容可能与目前最新的技术发展情况相去甚远。欢迎各位评论与私信，指出错误或是进行交流等。定义1:（域，domain）一个域D由两部分组成，即特征空间XX和边缘分布P(X), 即D={XX,P(X)}X表示实例集，X = {x∣xi∈X, i= 1 , 2 , . . . , n }例如，如果我们的学习任务是文档分类，xi就表示每一个文档数据，那么X是该文档数据的集合。XX是数据集X的特征空间。
迁移学习在深度学习中的边缘分布对齐和条件分布对齐
lyy的博客
02-09 4070
个人理解： 边缘分布对齐：源数据和目标数据输入神经网络，经过卷积池化等操作提取特征后，形成的feature map相似。 条件分布对齐：不光要feature相似，还得是同类别的feature map相似，比如分类标签为1的源数据的feature map和分类标签为1的目标数据的feature map相似，而不是和分类标签为2或其他的目标数据的feature map相似。 注意，迁移学习的目的之一是为少标签的数据添加标签，所以训练的时候不能使用目标数据的标签，这样限制了我们的操作空间、操作手段，高精度还是挺.
脑机接口中的流形嵌入知识迁移学习
脑机接口社区
06-19 2308
目录导读 本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号：脑机接口社区(微信号：Brain_Computer).QQ交流群：941473018 关于迁移学习应用在脑机接口领域，前面我们分享过伍冬睿教授团队的《华中科技大学伍冬睿教授：非侵入式脑机接口中的迁移学习综述（2016-2020）》 导读 迁移学习利用一个问题中的数据或知识来帮助解决另一个不同但相关的问题。它在脑机接口(BCIs)中特别有用，可以用于处理不同学科和/或任务之间的差异。研究人员考虑了离线无监督多受试者脑电图(EEG)分类，即已经对一个或多个
黎曼几何与黎曼流形
m0_55196097的博客
05-05 5241
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运动想象 (MI) 迁移学习系列 (13) : DS-KTL
走在深度学习前沿的小宋
03-19 1289
为了解决受试者之间的样本差异这个问题，基于领域适应的跨学科场景得到了广泛的研究。然而，现有的方法经常会遇到目标域中冗余特征和伪标签预测不正确等问题。为了实现高性能的跨学科MI-EEG分类，本文提出了一种名为基于双选的知识迁移学习（DS-KTL）的新方法。DS-KTL 从源域中选择两个判别特征，并从目标域中校正伪标签。DS-KTL方法首先对样本进行质心对齐，然后采用黎曼切线空间特征进行特征自适应。在特征适应过程中，通过正则化执行对偶选择，从而增强迭代期间的分类性能。
运动想象 (MI) 迁移学习系列 (12) : MEKT
走在深度学习前沿的小宋
03-18 1227
本文考虑了离线无监督跨受试者脑电图 （EEG） 分类，即我们标记了来自一个或多个源受试者的 EEG 试验，但仅标记了来自目标受试者的未标记 EEG 试验。我们提出了一种新颖的流形嵌入式知识转移（MEKT）方法，该方法首先在黎曼流形中对齐脑电图试验的协方差矩阵，提取切线空间中的特征，然后通过最小化源域和目标域之间的联合概率分布偏移来执行域适应，同时保留它们的几何结构。MEKT可以应对一个或多个源域，并且可以有效地计算。我们还提出了一种域可转移性估计 （DTE） 方法，以识别最有益的源域，以防存在大量源域。
阅读《迁移学习简明手册》总结（二）
Ma_tx
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运动想象脑电迁移学习
最新发布
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### 关于运动想象脑电信号在迁移学习中的应用 #### 复杂的迁移学习方法优于简单的迁移学习方法 研究表明，在脑机接口(BCI)系统的多个组件中同时采用复杂迁移学习技术通常能获得更好的性能，这不仅限于单一模块的应用。这种优势已经在多种场景下得到证实，包括但不限于跨用户的运动想象(MI)分类任务、在线与离线环境下的MI信号处理等[^1]。 #### MI定义及其重要性 运动想象指的是个体无需真正执行动作而仅通过思维模拟身体特定部位（如手臂或脚趾）的动作过程。作为BCI三大主要工作模式之一——另外两个分别是基于P300和SSVEP这两种事件相关电位的技术——MI范式的独特之处在于其较少受到时间因素的影响，并且更强调使用者自身的主动控制能力而不是外界刺激的作用，因此非常适合用于构建独立运作的BCI系统[^2]。 #### 技术实现细节 为了提高不同个体之间共享模型的有效性和泛化能力，研究人员探索了各种数据增强技术和空间滤波转换机制来改进传统的特征提取流程。具体来说，一种创新的方法涉及到了利用变压器架构来进行高效的信息编码，并引入了一种新的基于度量的学习策略以优化最终决策边界的位置。这些进步共同促进了高质量迁移学习解决方案的发展，使得即使是在新环境中也能保持较高的识别精度[^3]。 ```python # 示例代码展示如何加载预训练好的Transformer模型并应用于新的EEG数据集上 from transformers import EEGForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments model = EEGForSequenceClassification.from_pretrained('path_to_pretrained_model') trainer = Trainer( model=model, args=TrainingArguments(output_dir='./results'), ) # 对新收集到的数据进行预测 predictions = trainer.predict(new_dataset) print(predictions) ```
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