Theoretical concepts for co-adaptive human machine interaction with application to BCI

我们的理论和实践是相互适应的，它们是自主的。在我们的生活中，我们有一个很好的系统，一个有效的系统。此外，还有一种标准的自动机和一种自主性，即自主性和自主性。这句话的意思是：“我不会把所有的钱都放在一张纸上，而不是一张纸上。”我们不知道：(A)是从算法开始的，然后是共同适应的系统和同步，(B)是从前人那里得到的，在这里是共同适应的(C)结果是在最优的和有效的近似的战略中。从理论上分析了Zwei-Lerner问题，解决了自适应自适应Lernen für das Proband-Trading für脑计算机接口问题。这是一个很好的选择，因为它是一种相互作用。他说：“我的意思是，我不知道该怎么做，但我不能解释。”

Wir untersuchen die theoretischen und praktischen Herausforderungen des co-adaptiven Lernens, eines wichtigen aktuellen Themas des autonomen Lernens. In diesem neuen Lernparadigma müssen sich zwei lernende Systeme jeweils an einander anpassen (coadaptieren), um effizient zu interagieren. Als ein Standardbeispiel ist eine autonome Lernmaschine und ein menschlicher Nutzer zu nennen, welche sich autonom an einander adaptieren – von einander lernen – während sie ein gemeinsames Ziel verfolgen. Bislang hat sich die Forschung vor allem auf die Seite des maschinellen Lernens fokussiert und dabei in der Regel vernachlässigt, den menschlichen Benutzer in dieser Interaktion zu modellieren. Das vorliegende Projekt wird daher untersuchen: (a) was sind die besten algorithmischen Strategien, um die co-adaptierenden Lernsysteme zu synchronisieren, (b) was sind Zwangsbedingungen oder Priors, die eine einfachere Konvergenz co-adaptativer Lerner erlauben und (c) welche lerntheoretischen Resultate können in Bezug auf Optimalität, Konsistenz und effiziente approximative Strategien für die Konvergenz von zwei Lernern erreicht werden. Während der Hauptfokus des Projektes somit auf der theoretischen Analyse des Zwei-Lerner Problems liegt, soll das autonome coadaptive Lernen für das Probandentraining für Brain Computer Interfacing angewandt werden. Dies ist ein besonders schwieriges Testbett für die Interaktion zwischen Mensch und Maschine. Weitere praktische Szenarien der autonomen co-adaptiven Mensch Maschine Interaktion sollen im Verlauf des SPP exploriert werden.