Μια αποδοτική μεθοδολογία Βαθιάς Μάθησης με Riemannian Γεωμετρίας για έρευνα Neuromarketing βασισμένη σε ηλεκτροεγκεφαλογράφημα (EEG)
Creators: name: Νούσιας, Γεώργιος Δημητρίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Ταξινομητής Βαθιάς μάθηση
Riemannian Γεωμετρία
Ηλεκτροεγκεφαλογράφημα
Deep learning classifier
Riemannian Geometry
Electroencephalogram

description: Η ραγδαία ανάπτυξη του neuromarketing, η περιέργεια του ανθρώπου για την κατανόηση της λειτουργίας του ανθρώπινου εγκεφάλου, καθώς και τί είναι αυτό που οδηγεί ένα άτομο στον να λάβει μια απόφαση, πόσο μάλλον να προτιμήσει ένα προϊόν από ένα άλλο, έχει τραβήξει την προσοχή των ερευνητών και των ειδικών στο πεδίο της νευρο-επιστήμης και της διαφήμισης, αντίστοιχα, τα τελευταία χρόνια. Το πιο συχνά προτιμητέο και πιο περιγραφικό σήμα που χρησιμοποιείται στην νευρο-επιστήμη και το neuromarketing για την μελέτη της λειτουργίας του εγκεφάλου είναι το ηλεκτροεγκεφαλογράφημα ή αλλιώς EEG. Η τεράστια εξέλιξη της βαθιάς μάθησης και των υπολογιστικών πόρων αλλά και των χαρακτηριστικών του EEG (φθηνό, μη επεμβατικό και φορητό), έχει οδηγήσει στην πρόταση διάφορων μελετών που προσπαθούν να δώσουν απάντηση στα παραπάνω ερωτήματα. Σε αυτή την εργασία, σε αντίθεση με άλλες πιο περίπλοκες και με μεγάλο πλήθος αρχιτεκτονικές, μια πιο απλή αλλά αποτελεσματική αρχιτεκτονική παρουσιάζεται, συνδυάζοντας την ισχύ των πλήρως συνδεδεμένων νευρών (fully connected layers), του μηχανισμού “προσοχής” των transformers και των αρχών της Riemannian γεωμετρίας. Η προτεινόμενη αρχιτεκτονική αξιολογήθηκε σε ένα πρόσφατο, πολλαπλών συμμετεχόντων, neuromarketing σύνολο δεδομένων, το οποίο προέκυψε όταν οι συμμετέχοντες επέλεγαν ένα προϊόν από ένα ηλεκτρονικό διαφημιστικό έντυπο. Οι φιλτραρισμένοι, με βάση τις τιμές συχνοτήτων των εγκεφαλικών κυμάτων, πίνακες συνδιακύμανσης υπολογίζονται και χρησιμοποιούνται ως περιγραφείς. Το κεντράρισμα των δεδομένων αποτελεί κομμάτι της μεθοδολογίας, προτού τα δεδομένα τροφοδοτηθούν σε έναν δυαδικό ταξινομητή για την επιλογή της απόφασης (“Αγορά”-“Οχι αγορά”). Το προτεινόμενο σχήμα πετυχαίνει καλή γενίκευση στα δεδομένα που δόθηκαν, κάνοντας σωστές προβλέψεις όταν δίνονται περιγραφείς που δεν τους έχει ξαναδεί, εκμεταλλευόμενο την ανάπτυξη της βαθιάς μάθησης και των αρχών της Riemannian γεωμετρίας.
description: The explosion of neuromarketing, the curiosity of human to understand how the human brain works, what leads a person to take a decision and what leads the consumer to prefer a product over another, has raised an interest the last few years both from researchers in the field of neuroscience and experts in the marketing area. The most preferable and descriptive signal that is used in neuroscience and neuromarketing for studying brain function is Electroencephalography (EEG). With the radical development of deep learning and computational power and due to EEG’s characteristics (lowcost, non-invasiveness and portability), many studies have been introduced to give an answer on the above queries. In this work, opposed to more complicated and high number of learnable parameters architectures, a simple yet more efficient decoding scheme is introduced, combining the power of fully connected neural networks, attention of transformers and the principles of Riemannian Geometry. The proposed architecture has been evaluated using a recently released, multi-subject, neuromarketing dataset under the scenario of product choice from a supermarket e-leaflet. Filtered in the characteristic brain waves band frequencies, covariance matrices are calculated and used as descriptors. A part of the methodology is the re-alignment of the data to reduce the covariate shift (inter-subject variability) before they fed to the classifier that derives the binary decision (“Buy”-“NoBuy”). The proposed scheme has achieved great generalizability, making valid predictions for unseen brain “descriptors”, taking advantage of machine learning development and Riemannian Geometry-based principles.