Descrizione del prompt

Sei un esperto designer di illustrazioni scientifiche. Leggi attentamente le informazioni della letteratura che ti fornisco, comprendi appieno il contenuto della ricerca e genera un diagramma del paradigma di ricerca che possa essere utilizzato per la pubblicazione scientifica. Stile: Riconoscimento delle emozioni basato su EEG 3.2.2.3 Sottocomponente di Fusione di Raggruppamento Spazio-Temporale. Il sottocomponente di fusione di raggruppamento spazio-temporale funge da unità di interazione centrale del modulo di modellazione dinamica spazio-temporale. Il suo obiettivo principale è affrontare le questioni chiave di "non stazionarietà nella dimensione temporale, dipendenza spaziale dinamica e separazione delle caratteristiche spazio-temporali" nei segnali EEG. Questo modulo impiega un'architettura progressiva di "raggruppamento di attenzione dinamica - modellazione congiunta spazio-temporale (supportata da IDGCN) - aggiornamento dell'interazione gated - fusione multi-ramo ad albero" per accoppiare profondamente i pattern locali temporali con dipendenze spaziali di ordine multiplo, adattandosi al contempo ai cambiamenti dinamici spazio-temporali dei segnali EEG in diversi stati emotivi. Il modulo è strettamente connesso al sottocomponente di costruzione del grafico dinamico e al sottocomponente di convoluzione di diffusione, basandosi sulla rete convoluzionale di grafi dinamici migliorata (IDGCN) per ottenere la fusione organica di caratteristiche spaziali guidate dalla topologia dinamica e caratteristiche di sequenza temporale, fornendo caratteristiche di accoppiamento spazio-temporale altamente discriminanti per la successiva integrazione gerarchica multi-ramo. (a) Unità di Raggruppamento di Attenzione Dinamica Questa unità raggruppa in modo adattivo le caratteristiche in base ai pesi di attenzione, superando i limiti del partizionamento a finestra fissa, consentendo ai risultati del raggruppamento di corrispondere accuratamente alle caratteristiche di distribuzione spazio-temporale dei dati e schermando le regioni di caratteristiche di alto valore per la successiva modellazione congiunta spazio-temporale da parte di IDGCN. (a) Calcolo del Peso di Attenzione Innanzitutto, viene utilizzata una rete convoluzionale leggera per comprimere la dimensione ed eseguire la trasformazione non lineare sulle caratteristiche di input, apprendendo in modo adattivo i pesi di attenzione del raggruppamento. La formula è: (3-16) Dove: è il tensore delle caratteristiche spazio-temporali di input ( è la dimensione del batch, è il numero di canali di caratteristiche, è il numero di nodi elettrodo e è il passo temporale); è la convoluzione di riduzione della dimensionalità del canale, che riduce il numero di canali da a , riducendo il sovraccarico computazionale pur mantenendo le caratteristiche chiave; è la convoluzione di previsione del peso, che comprime ulteriormente il numero di canali a 2, producendo i pesi iniziali di due gruppi; è normalizzato lungo la dimensione del canale, in modo che la somma dei pesi dei due gruppi sia 1, garantendo la conservazione dell'energia delle caratteristiche, e infine ottenendo il tensore del peso di attenzione , il cui elemento rappresenta il peso della caratteristica dell'elettrodo e il passo temporale nel campione appartenente al primo gruppo. (b) Generazione Dinamica del Gruppo Sulla base dei pesi di attenzione appresi, le caratteristiche originali vengono ponderate e raggruppate per ottenere due caratteristiche di sottospazio complementari. Le formule sono: (3-17) (3-18) Dove, e sono rispettivamente le caratteristiche del primo e del secondo gruppo. Il vantaggio principale di questo metodo di raggruppamento è che i pesi di attenzione cambiano dinamicamente con le caratteristiche di input, che possono concentrarsi automaticamente sulle regioni spazio-temporali chiave correlate alle emozioni e sopprimere le interferenze di rumore come l'elettrooculografia e l'elettromiografia, fornendo un input ad alto rapporto segnale-rumore per la successiva modellazione efficiente di IDGCN. (b) Unità IDGCN: Il Vettore Centrale della Modellazione Congiunta Spazio-Temporale Questa unità è l'unità di calcolo centrale del modulo. Il suo obiettivo di progettazione è completare simultaneamente "l'acquisizione della dipendenza temporale - la modellazione della dip