Evolución de redes neuronales artificiales para el diseño de

interfaces cerebro-computadoraG. Romero, M.G. Arenas, P.A. Castillo,

A.M. Mora, P. García-Sánchez, J.J. Merelo

Departamento de Arquitectura y Tecnología de Computadores

Evolución de redes neuronales artificiales para el diseño de interfaces cerebro-computadora

Indice

I. Introducción

II. Autoregulación de Potenciales Corticales Lentos

III.Resultados experimentales

A.Descripción del algoritmo

B.Seleccción de parámetros

C.Preprocesamiento de datos

D.Resultados

I. Introducción

• Los interfaces cerebro-máquina son un conjunto de técnicas para controlar ordenadores con el cerebro.

• Enfocadas a personas con problemas de movilidad.• Basada en la detección de impulsos eléctricos del cerebro

mediante electroencefalograma.• Problema a resolver: mover un cursor en una pantalla.

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I. Introducción Conjunto de datos de un concurso internacional sobre la materia.• Métodos empleados para resolver el problema:

– Algoritmos evolutivos.

– Modelos ocultos de Markov (HMM).

– Redes neuronales artificiales.

– Análisis lineales --> mejor resultado en la bibliografía.

– Métodos probabilisticos.

– Filtrado espacial.– Máquinas de soporte vectorial (SVM).

• Método basado en G-Prop: híbrido AE + QP.• Problema del sobreentrenamiento evitado eliminando QP.

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I. Introducción

II. Autoregulación de Potenciales Corticales Lentos

III.Resultados experimentales

A.Descripción del algoritmo

B.Seleccción de parámetros

C.Preprocesamiento de datos

D.Resultados

II. Autoregulación de Potenciales Corticales Lentos (SCP)

Conjunto de datos (Ia) facilitado por Niels Birbaumer de la Universidad de Tübingen: – Sujetos sanos mueven un cursor arriba y abajo mientras reciben

retroalimentación sobre sus SCP.– Ensayos de 6s, retroalimentación entre 2-5.5s, muestreo a 256Hz

x 3.5s x 6 canales = 5376 datos/ensayo.– Conjuntos de datos: entrenamiento 268 ensayos, test 293

ensayos.• Ganador del II concurso BCI: Brett Mensh, MIT, error 11,3% con

método de análisis lineal.• Mejor resultado basado en el uso de RNA: J. Sanchez, Univ.

Florida, error 19,8%.

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I. Introducción

II. Autoregulación de Potenciales Corticales Lentos

III.Resultados experimentales

A.Descripción del algoritmo

B.Seleccción de parámetros

C.Preprocesamiento de datos

D.Resultados

III.A. Descripción del algoritmo

Clasificación realizada mediante perceptrones multicapa (MLP) totalmente conectados.

Los MLPs son completamente diseñados mediante un Algoritmo Evolutivo (AE) que se encarga desde los pesos iniciales hasta la arquitectura de la red.

Operadores genéticos del AE:– Mutación aditiva, distribución gaussiana (0, 1).– Mutación multiplicativa, distribución uniforme [-2, 2].– BLX-alfa

• No se ha empleado validación cruzada puesto que no se ha utilizado ningún algoritmo de entrenamiento de RNAs para evitar el problema del sobreentrenamiento.

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I. Introducción

II. Autoregulación de Potenciales Corticales Lentos

III.Resultados experimentales

A.Descripción del algoritmo

B.Seleccción de parámetros

C.Preprocesamiento de datos

D.Resultados

III.B. Selección de parámetros.

Tamaño de población: 200 individuos, más ralentiza el proceso sin apenas producir mejoras de calidad.

Número de generaciones: 100, a partir de ahí la calidad de las soluciones permanece constante.

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III.B. Selección de parámetros. Se probaron dos métodos diferentes:

– Tradicional repetición de experimentos con diferentes tasas.– Reproductor que autoajusta las tasas de aplicación (5%/gen).

Operadores de mutación:– Mutación aditiva: 0,34– Mutación multiplicativa: 0,5

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III.B. Selección de parámetros.

Operador de cruce BLX-alfa:– Tasa de aplicación: 0,98– Alfa: 0,5

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III.B. Selección de parámetros.

Arquitectura del MLP:– Una neurona en la capa de salida.– Conjunto de entrenamiento: sin neuronas en la capa oculta.– Conjunto de test: 2 neuronas en la capa oculta.

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I. Introducción

II. Autoregulación de Potenciales Corticales Lentos

III.Resultados experimentales

A.Descripción del algoritmo

B.Seleccción de parámetros

C.Preprocesamiento de datos

D.Resultados

III.C. Preprocesamiento de datos.

El conjunto original de datos tiene 6 canales de los cuales el 0 y el 1 son los más relevantes como puede verse en la clasificación por separado.

Utilizando sólo el canal 0 acelera el proceso de entramiento y mejora la generalización sobre el conjunto de test un 7,55%.

El preprocesamiento de los datos mediante la transformada discreta del coseno mejora la capacidad de clasificación (3,10%/7,04%).

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I. Introducción

II. Autoregulación de Potenciales Corticales Lentos

III.Resultados experimentales

A.Descripción del algoritmo

B.Seleccción de parámetros

C.Preprocesamiento de datos

D.Resultados

III.D. Resultados.

Resultados promedio de 100 experimentos con diferentes semillas. Mejor porcentaje de error de clasificación sobre el conjunto de test

de la literatura: 8,53%. El canal 0 es el más relevante. Utilizarlo mejora a la vez los

tiempos de entrenamiento y la capacidad de clasificación. El preprocesamiento mediante la transformada discreta del coseno

mejora los resultados.

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métodoentrenamiento test

x ± σ mejor x ± σ mejor

SPC 18,7 11,3

MLP 19,8

MLP+EA 7,20±2,06 5,97 11,77±1,47 8,53

¿Preguntas?

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