Fugu-MT 論文翻訳(概要): Quaternion-Valued Recurrent Projection Neural Networks on Unit Quaternions

論文の概要: Quaternion-Valued Recurrent Projection Neural Networks on Unit Quaternions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.11846v1
Date: Thu, 30 Jan 2020 11:25:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-01-05 11:27:45.792257
Title: Quaternion-Valued Recurrent Projection Neural Networks on Unit Quaternions
Title（参考訳）: 単位四元数上の四元値再帰射影ニューラルネットワーク
Authors: Marcos Eduardo Valle and Rodolfo Anibal Lobo
Abstract要約: 四元数値リカレントプロジェクションニューラルネット(QRPNN)について述べる。 QRPNNは、非局所射影学習と四元数値反復相関ニューラルネットワーク(QRCNN)を組み合わせることで得られる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3706331473063877
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Hypercomplex-valued neural networks, including quaternion-valued neural networks, can treat multi-dimensional data as a single entity. In this paper, we present the quaternion-valued recurrent projection neural networks (QRPNNs). Briefly, QRPNNs are obtained by combining the non-local projection learning with the quaternion-valued recurrent correlation neural network (QRCNNs). We show that QRPNNs overcome the cross-talk problem of QRCNNs. Thus, they are appropriate to implement associative memories. Furthermore, computational experiments reveal that QRPNNs exhibit greater storage capacity and noise tolerance than their corresponding QRCNNs.
Abstract（参考訳）: 四元値ニューラルネットワークを含む超複素値ニューラルネットワークは、多次元データを単一の実体として扱うことができる。本稿では,QRPNN(Courternion-valued Recurrent projection Neural Network)を提案する。簡単に言えば、QRPNNは、非局所射影学習と四元数値反復相関ニューラルネットワーク(QRCNN)を組み合わせることで得られる。我々はQRPNNがQRCNNのクロストーク問題を克服していることを示す。したがって、連想記憶を実装するのに適している。さらに、計算実験により、QRPNNは対応するQRCNNよりも容量と耐雑音性が高いことが明らかとなった。

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