Emotion Classification from Electroencephalogram Signals Using a Cascade of Convolutional and Block-Based Residual Recurrent Neural Networks
Notice bibliographique
Résumé
To determine the quality of experience for users of technological devices, we must consider the human influential factors, which encompass the emotional state. Hence, we propose a model to estimate user emotions from Electroencephalogram (EEG) signals. The model is a cascade of deep learning networks consisting of a pre-trained convolutional neural network which extracts spatial relations and residual block(s) of recurrent neural network which learn the temporal relations of multi-channel EEG signals and uses shortcuts across the neural layers for a more effective training of the deep network. We adopted the DEAP dataset to train and evaluate our model. To confirm that the proposed work is user-independent, we ensure that the data in the test set corresponds to subjects that are not included in the training set. We explored several input sets to determine the one that performs best on the DEAP dataset. We implemented existing popular state-of-the-art methods and compared with the proposed model. The results indicate that the proposed model consistently outperforms the previous models achieving 0.61 and 0.63 accuracy on the validation and 0.65 and 0.68 accuracy on the test dataset for valence and arousal respectively.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».