Publication

Asynchronous BCI and Local Neural Classifiers: An Overview of the Adaptive Brain Interface Project

2003
Journal Articles

Résumé

In this paper we give an overview of our work on an asynchronous BCI (where the subject makes self-paced decisions on when to switch from a mental task to the next) that responds every 1/2 second. A local neural classifier tries to recognize three different mental tasks, but may also respond unknown for uncertain samples as the classifier has incorporated statistical rejection criteria. We report our experience with different subjects (around 15 up to now). We also describe briefly two brain-actuated applications we have developed, namely a virtual keyboard and a mobile robot (similar to a motorized wheelchair).

Source officielle

https://infoscience.epfl.ch/entities/publication/e0c3d6e1-912c-45e9-8f02-e94dca82b5c1

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Concepts associés (32)

Réseau neuronal convolutif

En apprentissage automatique, un réseau de neurones convolutifs ou réseau de neurones à convolution (en anglais CNN ou ConvNet pour convolutional neural networks) est un type de réseau de neurones artificiels acycliques (feed-forward), dans lequel le motif de connexion entre les neurones est inspiré par le cortex visuel des animaux. Les neurones de cette région du cerveau sont arrangés de sorte qu'ils correspondent à des régions qui se chevauchent lors du pavage du champ visuel.

Types of artificial neural networks

There are many types of artificial neural networks (ANN). Artificial neural networks are computational models inspired by biological neural networks, and are used to approximate functions that are generally unknown. Particularly, they are inspired by the behaviour of neurons and the electrical signals they convey between input (such as from the eyes or nerve endings in the hand), processing, and output from the brain (such as reacting to light, touch, or heat). The way neurons semantically communicate is an area of ongoing research.

Réseau de neurones artificiels

Un réseau de neurones artificiels, ou réseau neuronal artificiel, est un système dont la conception est à l'origine schématiquement inspirée du fonctionnement des neurones biologiques, et qui par la suite s'est rapproché des méthodes statistiques. Les réseaux de neurones sont généralement optimisés par des méthodes d'apprentissage de type probabiliste, en particulier bayésien.

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