프롬프트 설명

당신은 경험이 풍부한 과학 삽화 디자이너입니다. 제가 제공하는 문헌 정보를 주의 깊게 읽고 연구 내용을 완전히 이해한 후, 과학 출판에 사용될 수 있는 연구 패러다임 다이어그램을 생성하십시오. 스타일: EEG 기반 감정 인식 3.2.2.3 시공간 그룹화 융합 하위 모듈. 시공간 그룹화 융합 하위 모듈은 시공간 동적 모델링 모듈의 핵심 상호 작용 단위 역할을 합니다. 주요 목표는 EEG 신호의 "시간 차원의 비정상성, 동적 공간 의존성, 시공간 특징 분리"라는 핵심 문제를 해결하는 것입니다. 이 모듈은 "동적 주의 그룹화 - 시공간 결합 모델링(IDGCN 지원) - 게이트 상호 작용 업데이트 - 트리형 다중 분기 융합"의 점진적인 아키텍처를 사용하여 시간적 로컬 패턴과 다중 차수 공간 의존성을 깊이 결합하는 동시에 다양한 감정 상태에서 EEG 신호의 시공간 동적 변화에 적응합니다. 이 모듈은 동적 그래프 구성 하위 모듈 및 확산 컨볼루션 하위 모듈과 밀접하게 연결되어 있으며, 개선된 동적 그래프 컨볼루션 네트워크(IDGCN)를 사용하여 동적 토폴로지 및 시간 시퀀스 특징에 의해 유도된 공간 특징의 유기적 융합을 달성하여 후속 다중 분기 계층적 통합을 위한 고도로 차별적인 시공간 결합 특징을 제공합니다. (a) 동적 주의 그룹화 장치 이 장치는 주의 가중치를 기반으로 특징을 적응적으로 그룹화하여 고정된 창 분할의 한계를 극복하고 그룹화 결과가 데이터의 시공간 분포 특성과 정확하게 일치하도록 하며 IDGCN에 의한 후속 시공간 결합 모델링을 위해 고가치 특징 영역을 스크리닝합니다. (a) 주의 가중치 계산 먼저 경량 컨볼루션 네트워크를 사용하여 차원을 압축하고 입력 특징에 대한 비선형 변환을 수행하여 그룹화 주의 가중치를 적응적으로 학습합니다. 공식은 다음과 같습니다. (3-16) 여기서: 는 입력 시공간 특징 텐서입니다( 는 배치 크기, 는 특징 채널 수, 는 전극 노드 수, 는 시간 단계임). 는 채널 차원 축소 컨볼루션으로, 채널 수를 에서 로 줄여 계산 오버헤드를 줄이면서 핵심 특징을 유지합니다. 는 가중치 예측 컨볼루션으로, 채널 수를 2로 더 압축하여 두 그룹의 초기 가중치를 출력합니다. 는 채널 차원을 따라 정규화되어 두 그룹의 가중치 합이 1이 되도록 하여 특징 에너지 보존을 보장하고, 최종적으로 주의 가중치 텐서 를 얻습니다. 여기서 요소 는 첫 번째 그룹에 속하는 샘플의 전극 및 시간 단계의 특징 가중치를 나타냅니다. (b) 동적 그룹 생성 학습된 주의 가중치를 기반으로 원래 특징에 가중치를 부여하고 그룹화하여 두 개의 보완적인 하위 공간 특징을 얻습니다. 공식은 다음과 같습니다. (3-17) (3-18) 여기서, 와 는 각각 첫 번째 및 두 번째 그룹 특징입니다. 이 그룹화 방법의 핵심 장점은 주의 가중치가 입력 특징에 따라 동적으로 변하여 감정과 관련된 핵심 시공간 영역에 자동으로 초점을 맞추고 안구전도 및 근전도와 같은 노이즈 간섭을 억제하여 IDGCN의 후속 효율적인 모델링을 위한 높은 신호 대 잡음비 입력을 제공할 수 있다는 것입니다. (b) IDGCN 장치: 시공간 결합 모델링의 핵심 캐리어 이 장치는 모듈의 핵심 컴퓨팅 장치입니다. 설계 목표는 단일 그룹의 특징에 대해 "시간 의존성 캡처 - 동적 공간 의존성 모델링 - 그룹 상호 작용 업데이트"를 동시에 완료하는 것입니다. 시간 컨볼루션, 동적 그래프 컨볼루션(DGCN), 게이팅 메커니즘 및 잔차 조정을 통합하여 시공간 특징의 깊은 결합 및 개선을 달성합니다.