Active Inference for Adaptive BCI: application to the P300 Speller

Jelena Mladenović 1, 2, * Jérémy Frey 3 Emmanuel Maby 2 Mateus Joffily 4 Fabien Lotte 1 Jeremie Mattout 2
* Auteur correspondant
1 Potioc - Popular interaction with 3d content
LaBRI - Laboratoire Bordelais de Recherche en Informatique, Inria Bordeaux - Sud-Ouest
2 CRNL - Centre de recherche en neurosciences de Lyon
3 Ullo
4 GATE Lyon Saint-Étienne - Groupe d'analyse et de théorie économique
Abstract : Adaptive Brain-Computer interfaces (BCIs) have shown to improve performance, however a general and flexible framework to implement adaptive features is still lacking. We appeal to a generic Bayesian approach, called Active Inference (AI), to infer user's intentions or states and act in a way that optimizes performance. In realistic P300-speller simulations, AI outperforms traditional algorithms with an increase in bit rate between 18% and 59%, while offering a possibility of unifying various adaptive implementations within one generic framework.
Keywords : P300 Speller Active Inference BCI EEG
Type de document :
Poster
International BCI meeting, May 2018, Asilomar, United States. 2018, 〈http://bcisociety.org/〉
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Contributeur : Jérémy Frey <>
Soumis le : lundi 21 mai 2018 - 23:31:03
Dernière modification le : mercredi 25 juillet 2018 - 14:32:02

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  • HAL Id : hal-01796754, version 1
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Citation

Jelena Mladenović, Jérémy Frey, Emmanuel Maby, Mateus Joffily, Fabien Lotte, et al.. Active Inference for Adaptive BCI: application to the P300 Speller. International BCI meeting, May 2018, Asilomar, United States. 2018, 〈http://bcisociety.org/〉. 〈hal-01796754〉

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