Показати скорочену інформацію

Особливості застосування передавального навчання для декодування уявного мовлення в інтерфейсах “мозок—комп'ютер”

dc.contributor.authorУрлапова, Д.uk
dc.contributor.authorБоднаренко, Б.uk
dc.contributor.authorІванов, Ю.uk
dc.contributor.authorUrlapova, D. P.en
dc.contributor.authorBodnarenko, B. O.en
dc.date.accessioned2026-09-03T10:36:03Z
dc.date.available2026-09-03T10:36:03Z
dc.date.issued2026
dc.identifier.citationУрлапова 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.uk
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/53166
dc.description.abstractThis 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.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofМатеріали Міжнародної науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2026)», м. Вінниця, 22-26 червня 2026 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2026/paper/view/25899
dc.subjectнейронаукаuk
dc.subjectуявне мовленняuk
dc.subjectглибоке навчанняuk
dc.subjectпередавальне навчанняuk
dc.subjectінтерфейс“мозок-комп’ютер”uk
dc.subjectneuroscienceen
dc.subjectimaginative speechen
dc.subjectdeep learningen
dc.subjecttransfer learningen
dc.subjectbrain-computer interfaceen
dc.titleОсобливості застосування передавального навчання для декодування уявного мовлення в інтерфейсах “мозок—комп'ютер”uk
dc.typeThesis
dc.identifier.udc004.5 + 004.89
dc.relation.referencesA 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.en
dc.relation.referencesPan S.J., Yang Q. A Survey on Transfer Learning. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering. 2010. Vol. 22 (10). pp. 115.en
dc.relation.referencesEEGNet: 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.en
dc.relation.referencesAng 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.en


Файли в цьому документі

Thumbnail
Ім'я:
25899.pdf
Розмір:
432.7Kb
Формат:
PDF
Відкрити

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію