深度学习在脑机接口分类中的迁移学习综述

本文是一篇发表于2015年国际信息科学与技术会议（IC1ST）的研究论文，标题为《脑-计算机接口分类的迁移学习综述》。作者Peitao Wang、Jun Lu*、Bin Zhang和Zeng Tang探讨了在处理具有非平稳性和低信号与噪声比（SNR）特征的脑电信号时，如何利用迁移学习来减少脑机接口（BCI）系统中的校准时间。由于大脑活动的这些特性，BCI的实时性能受到很大挑战，因此研究人员致力于开发能从其他个体或先前会话中提取特征的迁移学习方法，以提升目标分类任务的效率。 文章首先介绍了BCI的基本概念，即通过将脑部的电生理或代谢活动转化为控制信号，为各种应用和设备提供了一种新型的交互途径。然而，由于大脑信号的非稳定性和SNR问题，频繁的校准成为当前BCI系统的一大难题。为解决这一问题，论文深入剖析了迁移学习在BCI分类中的应用策略，并将其归纳为三种主要类型：基于特征的迁移、基于模型的迁移以及基于数据的迁移。 1. 基于特征的迁移：这种方法旨在利用不同个体或会话间共享的低维或中间表示来进行特征提取。这些特征能够捕捉到大脑活动的共性，从而减少对新用户校准的需求。 2. 基于模型的迁移：该策略关注的是利用源域模型参数或结构，如深度神经网络或支持向量机，来初始化目标任务的模型。这样可以在保持模型泛化能力的同时，针对新用户的特定模式进行微调。 3. 基于数据的迁移：这种方法涉及直接将源领域的数据用于改进目标领域的数据分布建模，例如通过生成对抗网络（GANs）生成模拟样本，或者通过半监督学习利用少量标记数据增强。 此外，文章还列出了在这些BCI研究中广泛使用的数据集，这些数据集对于评估迁移学习方法的有效性和性能至关重要。通过综合比较和分析这些方法，论文旨在为未来的BCI研究提供一个全面的指导框架，推动技术在实际应用中的进步，降低脑机接口的复杂性并提高用户体验。