脳波SSVEP2値判別問題における逐次誤差率の評価ベイズ的逐次型学習によるSequential Monte Carlo実装

摘要

An attempt was made to evaluate the Sequential Error Rate (SER) of an SSVEP classification problem with a Bayesian sequential learning algorithm. Sequential Error Rate refers to the average classification error rate windowed over a short trial period. The algorithm was implemented by the Sequential Monte Carlo method. As opposed to the batch learning algorithm, the sequential learning algorithm does not divide the data into training and test datasets; rather, it starts learning with the first single trial data and proceeds with the learning sequentially using the rest of the data. The algorithm was tested against an SSVEP classification problem. The algorithm appeared functional.%定常的な視覚刺激により引き起こされる脳波：SSVEPを用いた2値判別問題に対して「逐次誤差率」を提案し，その評価を行う.逐次誤差率とは各トライアル終了ごとに算出される予測結果と真のラベル間の逐次的な誤差を数トライアルの窓により平均をとった値を指す.学習アルゴリズムにはBayes的逐次型学習の枠組み，その実装にはSequential Monte Carloを用いる.逐次型学習は従来の一括型学習と異なり，与えられたデータを学習データとテストデータに分ける必要が無く，一番初めのトライアルから逐次的に学習を開始し残りのトライアルに対しても引き続き学習を進めていく.本研究では，SSVEP 2値判別問題に対する逐次誤差率評価を目的として逐次型学習アルゴリズムを導入し，本アルゴリズムの有効性を検証する.