論文の概要: Multi-layered tensor networks for image classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.06982v2
• Date: Fri, 19 Mar 2021 11:37:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-25 23:17:15.540522
• Title: Multi-layered tensor networks for image classification
• Title（参考訳）: 画像分類のための多層テンソルネットワーク
• Authors: Raghavendra Selvan, Silas {\O}rting, Erik B Dam
• Abstract要約: 本稿では,複数のパッチレベルの操作の代わりに,レイヤ毎に1つのMPS操作を実行するLoTeNetの非パッチベースの修正を提案する。 提案する多層テンソルネットワーク(MLTN)は,高次元空間における線形決定境界を多層的に学習することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.3867363075280544
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recently introduced locally orderless tensor network (LoTeNet) for supervised image classification uses matrix product state (MPS) operations on grids of transformed image patches. The resulting patch representations are combined back together into the image space and aggregated hierarchically using multiple MPS blocks per layer to obtain the final decision rules. In this work, we propose a non-patch based modification to LoTeNet that performs one MPS operation per layer, instead of several patch-level operations. The spatial information in the input images to MPS blocks at each layer is squeezed into the feature dimension, similar to LoTeNet, to maximise retained spatial correlation between pixels when images are flattened into 1D vectors. The proposed multi-layered tensor network (MLTN) is capable of learning linear decision boundaries in high dimensional spaces in a multi-layered setting, which results in a reduction in the computation cost compared to LoTeNet without any degradation in performance.
• Abstract（参考訳）: 教師付き画像分類のための最近導入されたLoTeNetは、変換された画像パッチのグリッド上の行列積状態(MPS)演算を使用する。 結果として得られたパッチ表現をイメージ空間に結合し、階層的にレイヤ毎に複数のMPSブロックを使用して最終決定ルールを取得する。 本研究では,複数のパッチレベルの操作の代わりに,レイヤ毎に1つのMPS操作を実行するLoTeNetの非パッチベースの修正を提案する。 各層におけるMPSブロックへの入力画像の空間情報は、LoTeNetと同様の特徴次元に絞り込まれ、画像が1次元ベクトルに平坦化されたときの画素間の空間相関を最大化する。 提案する多層テンソルネットワーク(MLTN)は,高次元空間における線形決定境界を多層設定で学習し,性能劣化を伴わずにLoTeNetと比較して計算コストを削減できる。

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