Buchumschlag

Geometry-Aware Deep Congruence Networks for Manifold Learning in Cross-Subject Motor Imagery

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Manivannan, Sanjeev, Lakshminarayan, Chandrashekar
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Machine Learning
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Subject-Independent Deep Architecture for EEG-based Motor Imagery Classification
von: Sartipi, Shadi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Uncertainty Quantification for cross-subject Motor Imagery classification
von: Manivannan, Prithviraj, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Second-Order Actor-Critic Methods for Discounted MDPs via Policy Hessian Decomposition
von: Manivannan, Sanjeev, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Subject-Adaptive Transfer Learning Using Resting State EEG Signals for Cross-Subject EEG Motor Imagery Classification
von: An, Sion, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Uncertainty Quantification for Motor Imagery BCI -- Machine Learning vs. Deep Learning
von: Suurmeijer, Joris, et al.
Veröffentlicht: (2025)

TFOC-Net: A Short-time Fourier Transform-based Deep Learning Approach for Enhancing Cross-Subject Motor Imagery Classification
von: Habashi, Ahmed G., et al.
Veröffentlicht: (2025)

When Brain Foundation Model Meets Cauchy-Schwarz Divergence: A New Framework for Cross-Subject Motor Imagery Decoding
von: Wu, Jinzhou, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unsupervised Adaptive Deep Learning Method For BCI Motor Imagery Decoding
von: Ouahidi, Yassine El, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BDAN: Mitigating Temporal Difference Across Electrodes in Cross-Subject Motor Imagery Classification via Generative Bridging Domain
von: Chen, Zhige, et al.
Veröffentlicht: (2024)

MVCNet: Multi-View Contrastive Network for Motor Imagery Classification
von: Wang, Ziwei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Staying on the Manifold: Geometry-Aware Noise Injection
von: Jacobsen, Albert Kjøller, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GeoERM: Geometry-Aware Multi-Task Representation Learning on Riemannian Manifolds
von: Chen, Aoran, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Geometry-Aware Uncertainty Quantification via Conformal Prediction on Manifolds
von: Shahbazi, Marzieh Amiri, et al.
Veröffentlicht: (2026)

The Challenge of Out-Of-Distribution Detection in Motor Imagery BCIs
von: Mulder, Merlijn Quincent, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Geometry Aware Operator Transformer as an Efficient and Accurate Neural Surrogate for PDEs on Arbitrary Domains
von: Wen, Shizheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Investigating the Impact of Rational Dilated Wavelet Transform on Motor Imagery EEG Decoding with Deep Learning Models
von: Siino, Marco, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Rethinking recidivism through a causal lens
von: Shirvaikar, Vik, et al.
Veröffentlicht: (2020)

LGL-BCI: A Motor-Imagery-Based Brain-Computer Interface with Geometric Learning
von: Lu, Jianchao, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Exploring the Manifold of Neural Networks Using Diffusion Geometry
von: Abel, Elliott, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Layerwise LQR for Geometry-Aware Optimization of Deep Networks
von: Dufort-Labbé, Simon, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FedSPDnet: Geometry-Aware Federated Deep Learning with SPDnet
von: Pautrel, Thibault, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Semi-Supervised Learning with Online Knowledge Distillation for Skin Lesion Classification
von: Manivannan, Siyamalan
Veröffentlicht: (2025)

Motor Imagery EEG Signal Classification Using Minimally Random Convolutional Kernel Transform and Hybrid Deep Learning
von: Hwaidi, Jamal, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Noise-Adaptive Layerwise Learning Rates: Accelerating Geometry-Aware Optimization for Deep Neural Network Training
von: Hao, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Geometry of Singular Foliations and Learning Manifolds in ReLU Networks via the Data Information Matrix
von: Tron, Eliot, et al.
Veröffentlicht: (2024)

On-device Learning of EEGNet-based Network For Wearable Motor Imagery Brain-Computer Interface
von: Bian, Sizhen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Geometry-Aware Generative Autoencoders for Warped Riemannian Metric Learning and Generative Modeling on Data Manifolds
von: Sun, Xingzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Manifold Steering Reveals the Shared Geometry of Neural Network Representation and Behavior
von: Wurgaft, Daniel, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Learning to Normalize on the SPD Manifold under Bures-Wasserstein Geometry
von: Wang, Rui, et al.
Veröffentlicht: (2025)

EEG-based AI-BCI Wheelchair Advancement: Hybrid Deep Learning with Motor Imagery for Brain Computer Interface
von: Thapa, Bipul, et al.
Veröffentlicht: (2025)

FingerNet: EEG Decoding of A Fine Motor Imagery with Finger-tapping Task Based on A Deep Neural Network
von: Go, Young-Min, et al.
Veröffentlicht: (2024)

CFSPMNet: Cross-subject Fourier-guided Spatial-Patch Mamba Network for EEG Motor Imagery Decoding in Stroke Patients
von: Wang, Xiangkai, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Deep Manifold Part 1: Anatomy of Neural Network Manifold
von: Ma, Max Y., et al.
Veröffentlicht: (2024)

EEGEncoder: Advancing BCI with Transformer-Based Motor Imagery Classification
von: Liao, Wangdan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

When Scores Learn Geometry: Rate Separations under the Manifold Hypothesis
von: Li, Xiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learning to Price: Interpretable Attribute-Level Models for Dynamic Markets
von: Sethuraman, Srividhya, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Meta-cognitive Multi-scale Hierarchical Reasoning for Motor Imagery Decoding
von: Kim, Si-Hyun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Motor Imagery Classification Using Feature Fusion of Spatially Weighted Electroencephalography
von: Shiam, Abdullah Al, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Cross-Subject Generalization for EEG Decoding: A Survey of Deep Learning Methods
von: Li, Taida, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Spatially Aware Deep Learning for Microclimate Prediction from High-Resolution Geospatial Imagery
von: Sulami, Idan, et al.
Veröffentlicht: (2026)