כתבה
arXiv cs.LG ·
ZeroMAG: ייצור תוספות רב-תפקודיות חסר-הכוונה לאדפטציה של מודלי EEG
ZeroMAG: Zero-Shot Multimodal Adapter Generation for Plug-and-Play EEG Foundation Models
ZeroMAG מאדפט את מודלי EEG הבסיסיים לתצוגות רב-תפקודיות חסר-תווי-הכוונה. המאמר עוסק בפיתוח של ZeroMAG, תוספת רב-תפקודית חסר-הכוונה לאדפטציה של מודלי EEG. ZeroMAG מאדפט את המודל לתצוגות רב-תפקודיות חסר-תווי-הכוונה, כולל EEG וסיגנלים פיזיולוגיים. ZeroMAG משתמש בלמידה חסר-הכוונה כדי לאדפט את המודל, ומציג תוצאות של 7.22% תיקון בדיוק זהב ו-4.89% תיקון בדיוק זהב יחסית לאינפרנסה EEG-בלבד.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2610.03546v1 Announce Type: new Abstract: EEG foundation models (EFMs) capture reusable knowledge from large-scale EEG data, while many EEG recordings also include companion physiological signals that provide complementary information beyond the EEG-only interface. The challenge is to preserve this pretrained knowledge while extending the EFM to heterogeneous multimodal recordings through an adaptation inferred from unlabeled target data. We introduce ZeroMAG, a zero-shot multimodal adapter generation framework that extends a frozen EEG encoder and prediction head using unlabeled target recordings, without target labels or target-side optimization. The target datasets are held out from all model training and selection in the ZeroMAG pipeline. ZeroMAG organizes companion modalities ar
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית