Hjärndatorinteraktion (BCI) och fysiologisk beräkning är termer som hänvisar till att använda bearbetade neurala eller fysiologiska signaler för att påverka mänsklig interaktion med datorer, miljö, och varandra. En stor utmaning i utvecklingen av dessa system uppstår från de stora individuella skillnader som vanligtvis ses i neurala / fysiologiska svar. Som ett resultat av detta använder många forskare individuellt utbildade igenkänningsalgoritmer för att bearbeta dessa data. För att minimera tid, kostnad och hinder för användning finns det ett behov av att minimera mängden individuella träningsdata som krävs, eller på motsvarande sätt, för att öka igenkänningsnoggrannheten utan att öka antalet användarspecifika utbildningsprover. En lovande metod för att uppnå detta är samarbetsfiltrering, som kombinerar utbildningsdata från det enskilda ämnet med ytterligare utbildningsdata från andra, liknande ämnen. I detta dokument beskrivs en framgångsrik tillämpning av en samverkande filtreringsmetod avsedd för ett BCI-system. Detta tillvägagångssätt bygger på överföringslärande (TL), aktivt klassurval (ACS) och en genomsnittlig squared skillnad mellan användare och liknande heuristiska. Det resulterande BCI-systemet använder neurala och fysiologiska signaler för automatisk problemigenkänning. TL förbättrar inlärningsresultatet genom att kombinera ett litet antal användarspecifika träningsprover med ett stort antal extra träningsprover från andra liknande ämnen. ACS väljer optimalt kurserna för att generera användarspecifika träningsprover. Experimentella resultat på 18 ämnen, med hjälp av både k närmaste grannar och stöd vektor maskin klassificerare, visar att den föreslagna metoden kan avsevärt minska antalet användarspecifika utbildningsdata prover. Denna samverkande filtreringsmetod kommer också att vara allmänt tillgänglig för att hantera individuella skillnader i många andra tillämpningar som involverar mänskliga neurala eller fysiologiska data, såsom affektiv computing.
Wu och Al. REF tillämpade samarbetsfiltrering för att minska den mängd utbildningsdata som krävs genom att kombinera utbildningsdata från ett enskilt ämne med ytterligare utbildningsdata från andra, liknande ämnen.
Collaborative Filtering for Brain-Computer Interaction Using Transfer Learning and Active Class Selection
{'venue': 'PLoS ONE', 'journal': 'PLoS ONE', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}