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- 28 ：
- 2） ｰラルネッ アプローチ（ＮＮ）：
リカレント ｰラルネッ （ＲＮＮ）は、従来のフィードフォワードニューラルネッ から拡張され、その反復的な隠れ状態のために、ＥＥＧなどの時系列データから本質的な特徴を抽出する能力を有する。
各タイムステップでの活性化は、前のステップのデータを使用して計算
? ry Units（GRU）の層から始まります。 RNNs [15]の繰り返しユニットタイプの1つ。
この研究で提案されているNNモデルは、Gated Recurrent Units [15] ( GRU ; RNNs の反復ユニットタイプの1つ ) の層から始まります。
? その更新ゲートは、モデルが従来のRNNよりも長いシリーズのための入力トリームにおける特定 ry 存在を思い出させる。
それの更新ゲートは、入力ストリームにおける、従来型 RNN のよりも長いシリーズの為の、特定の特徴の存在を想起するモデル、を作る。
その後、時系列データの予測に適しているため、完全接続（FC）レイヤを使用
図３ 、ＮＮモデルをデータで訓練 ために、入力信号をサンプル数×時間ステップ×特徴に再形成 （ａ）。 >>>>>>>>>>
研究者らは、各条件の各ブロックを1つのサンプルと見な した。
、各サンプルの750個のデータポイントは実際には3秒の時系列データを表しているため、タイムステップ数は750 。
、特徴として各データポイントの値のみを使用する代わりに、各条件で0から47までの範囲のブロックIDも使
? ry 、デｰ ry 値とブロックIDを含む2つの機能があります。
たとえば、各タイムステップには、それのデータポイント値とブロック ID とを含む2つの特徴があります。
したがって、各被験者について、１９２サンプル×７５０時間ステップ×２特徴が得 。
標的信号（ｂ）については、各条件における各ブロックも１つのサンプルと見なした。
したがって、これらを各被験者について１９２サンプル×１目標値に再成形
? ry 。これはモデルが最良 ry 。
この研究 NNモデルはKeras [16]を使って実装 。 が下記 最良のパラメータ構成を与えるまで調整され た :
- 29 ：
- ? 256単位のGRUの層。
256 ユニットの GRU のレイヤ。
GRUレイヤでは確率0.3のドロップアウトが使用され た。
? One-hidden node with linear activation was applied for regression (FC).
#1 hidden ry ?
? ry を伴う一隠れノードを回帰 ry 。
線形活性化を伴う隠れノード 1 つを回帰（FC）に適用
オプティマイザはAdamで、学習率は0.001
バッチサイズは864サンプル（トレーニングセットの半分）に設定
平均二乗誤差（ＭＳＥ）を損失関数として使
最後に、最善の重み（テスト用のトレーニングモデルからの損失が最も少ないもの）を使用して、モデルを2,000エポックでトレーニングし た
3） ランダムフォレスト回帰アプローチ（RF）：
ォレストは強力な教師付き学習アルゴ 。
分類と回帰の両方のタスクに使用できます。
このモデルの重要な利点の1つは、すべての特徴をサブセットに分割し、それらのそれぞれを使用して複数の決定木を構築 によって、過剰適合を防ごうとすること
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その後、多数決投票またはこれらの決定木からの結果の平均を使用して予測が実行されます。
図3に示すようにデータをRFモデルに挿入 ために、前のアプローチと同様に、入力信号の各ブロックを1つのサンプル（a）に再整形し た。 >>>>>>>>>>>>
? したがって、各被験者から、サンプルあたり ry 有する１９２個のサンプル（４条件×４８ブロック）が得 ry 。
従って、 192 個のサンプル ( 4 条件× 48 ブロック、サンプル当り７５０個の特徴を有する ) が各被験者から得 。
その後、最後の機能として、ブロックIDが各条件に対して0から47の範囲で追加され た。
その結果、入力の最終形状は192サンプル×751フィーチャになりました。
標的シグナル（ｂ）について、それは１９２サンプルを有する１Ｄテンソルに再成形された。
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