| 大会名称 |
|---|
| 2016年 情報科学技術フォーラム(FIT) |
| 大会コ－ド |
| F |
| 開催年 |
| 2016 |
| 発行日 |
| 2016-08-23 |
| セッション番号 |
| 1E |
| セッション名 |
| 情報論的学習理論 |
| 講演日 |
| 2016/09/07 |
| 講演場所(会議室等) |
| 共通教育棟E棟4階E42 |
| 講演番号 |
| F-003 |
| タイトル |
| 半正定値錐上の距離計量学習による脳波信号分類 |
| 著者名 |
| 松澤知己, 伊藤栄祐, レイサ レラトー, 加藤 毅, |
| キーワード |
| 計量学習, ブレインマシンインターフェース, EEG信号, 逐次射影算法, 半正定値行列 |
| 抄録 |
| ブレインマシンインターフェースへの入力としてEEG信号などの脳波信号の分類が近年注目されている．EEG信号の分類には，半正定値行列による表現がしばしば用いられている．本研究では，半正定値行列どうしの距離関数のパラメータを学習によって求める距離計量学習法を開発した．その学習には逐次射影算法と呼ばれる方法を用いることができる．本研究では，反復回数を大幅に下げ，各反復の計算を高速にする方法を考案した．さらに最適解への収束性を確認できる基準を導出した．実際にEEG信号の分類実験を行ったところ，従来の距離よりも高い分類性能を確認した． |
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