生体信号パターンの逐次ベイズ学習

生体信号のモデル化と解析

研究概要

信号特性の変化に対する効率的な適応学習アルゴリズムの開発

生体信号は時間とともに変化する非定常な性質を持つため，従来の静的な解析手法では限界があります．本研究では、逐次ベイズ学習の枠組みを用い，分類モデルのパラメータの事後分布を再帰的に更新することで、変化する生体信号パターンに適応可能な学習アルゴリズムを開発しています．特に，筋電位信号や脳波の確率的生成モデルを基にベイズ分類モデルを構築し，逐次ベイズ更新に繋げることで，生体信号の不確実を適切に考慮した，より信頼性の高い逐次学習を実現しています．これまで，筋電位信号の被験者内継続学習や，被験者間の分散情報の転移学習，半教師あり学習による適応的識別といった応用展開を行い，その有効性を示してきました．深層学習を用いた個人適応の研究（機械学習／深層学習による認識のカテゴリ）とは，確率モデルとベイズ推論の枠組みから適応を扱う点で役割を分担しています．

キーワード

Bayesian InferenceSequential LearningTransfer Learning

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