論文の概要: Volterra Neural Networks (VNNs)

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/1910.09616v5
• Date: Thu, 15 Jun 2023 16:06:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-17 04:47:29.308224
• Title: Volterra Neural Networks (VNNs)
• Title（参考訳）: volterraニューラルネットワーク(vnns)
• Authors: Siddharth Roheda, Hamid Krim
• Abstract要約: 本稿では,畳み込みニューラルネットワークの複雑性を低減するために,Volterraフィルタにインスパイアされたネットワークアーキテクチャを提案する。 本稿では,Volterra Neural Network(VNN)の並列実装とその性能について述べる。 提案手法は,動作認識のためのUCF-101およびHMDB-51データセットを用いて評価し,CNN手法よりも優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.12314339259243
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The importance of inference in Machine Learning (ML) has led to an explosive number of different proposals in ML, and particularly in Deep Learning. In an attempt to reduce the complexity of Convolutional Neural Networks, we propose a Volterra filter-inspired Network architecture. This architecture introduces controlled non-linearities in the form of interactions between the delayed input samples of data. We propose a cascaded implementation of Volterra Filtering so as to significantly reduce the number of parameters required to carry out the same classification task as that of a conventional Neural Network. We demonstrate an efficient parallel implementation of this Volterra Neural Network (VNN), along with its remarkable performance while retaining a relatively simpler and potentially more tractable structure. Furthermore, we show a rather sophisticated adaptation of this network to nonlinearly fuse the RGB (spatial) information and the Optical Flow (temporal) information of a video sequence for action recognition. The proposed approach is evaluated on UCF-101 and HMDB-51 datasets for action recognition, and is shown to outperform state of the art CNN approaches.
• Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)における推論の重要性は、ML、特にディープラーニングにおいて、爆発的な数の異なる提案につながっている。 畳み込みニューラルネットワークの複雑さを軽減するために,Volterraフィルタに触発されたネットワークアーキテクチャを提案する。 このアーキテクチャは、遅延入力サンプル間の相互作用の形で制御された非線形性を導入する。 本稿では,従来のニューラルネットワークと同じ分類処理を行うために必要なパラメータ数を著しく削減するために,Volterraフィルタのケースケード実装を提案する。 本稿では,このVolterra Neural Network(VNN)の並列実装と,比較的シンプルでよりトラクタブルな構造を維持しつつ,その優れた性能を示す。 さらに,動作認識のためのビデオシーケンスのRGB(空間)情報と光フロー(時間)情報を非線形に融合させる手法として,このネットワークを改良した。 提案手法は,動作認識のためのUCF-101およびHMDB-51データセットを用いて評価し,CNN手法よりも優れていた。

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