EEG-based affect states classification using Deep Belief Networks
Notice bibliographique
Résumé
Affective states classification has become an important part of the Brain-Computer Interface (HCI) study. In recent years, affective computing systems using physiological signals, such as ECG, GSR and EEG has shown very promising results. However, like many other machine learning studies involving physiological signals, the bottle neck is always around the database acquisition and the annotation process. To investigate potential ways to address this small sample problem, this paper introduces a Deep Belief Networks (DBN) based learning system for the EEG-based affective processing system. Through the greedy-layer pretraining using unlabeled data as well as a supervised fine-tuning process, the DBN-based approaches significantly reduced the number of labeled samples required. The DBN methods also acted as an application specific feature selector, by examining the weight vector between the input feature vector and the first invisible layer, we can gain much needed insights on the spatial or spectral locations of the most discriminating features. In this study, DBNs are trained on the narrow-band spectral features extracted from multichannel EEG recordings. To evaluate the efficacy of the proposed DBN-based learning system, we carried out an subject-independent affective states classification experiments on the DEAP database to classify 2-dimensional affect states. As a baseline to the proposed DBN approach, the same classification problem was also carried out using support vector machines (SVMs) and one-way ANOVA based feature selection process. The classification results shown that the proposed framework using Deep Belief Networks not only provided better classification performance, but also significantly lower the number of labeled data required to train such machine learning systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».