Особливості застосування передавального навчання для декодування уявного мовлення в інтерфейсах “мозок—комп'ютер”
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
This paper has analyzed the features of using transfer learning in systems that require decoding of imaginary speech based on EEGNet. The research identifies priority directions for further work: overcoming interpersonal signal variability, increasing resistance to motion artifacts, and developing energy-efficient neural network architectures.
Опис
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Урлапова Д., Боднаренко Б., Іванов Ю. Особливості застосування передавального навчання для декодування уявного мовлення в інтерфейсах “мозок—комп'ютер” // Матеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/25899.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (4)
- A Review of Classification Algorithms for EEG-based Brain-Computer Interfaces / F. Lotte, M. Congedo, A. Lcuyer et al. Journal of Neural Engineering. 2007. Vol. 4 (2). pp. 1–28.
- Pan S.J., Yang Q. A Survey on Transfer Learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2010. Vol. 22 (10). pp. 115.
- EEGNet: A Compact Convolutional Neural Network for EEG-based Brain-Computer Interfaces / V.J. Lawhern, A.J. Solon, N.R. Waytowich et al. Journal of Neural Engineering. 2018. Vol. 15 (5). pp. 130.
- Ang K. K., Guan C. EEG-based Strategies to Detect Motor Imagery for Control and Rehabilitation. IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering. 2017. Vol. 25 (4). pp. 1–10.