論文の概要: Latent Code-Based Fusion: A Volterra Neural Network Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.04829v1
• Date: Sat, 10 Apr 2021 18:29:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-15 08:47:35.533117
• Title: Latent Code-Based Fusion: A Volterra Neural Network Approach
• Title（参考訳）: 潜在コードベースの融合:volterraニューラルネットワークアプローチ
• Authors: Sally Ghanem, Siddharth Roheda, and Hamid Krim
• Abstract要約: 最近導入されたVolterra Neural Networks(VNN)を用いた深層構造エンコーダを提案する。 提案手法は,cnnベースのオートエンコーダに対して,より頑健な分類性能を持つサンプル複雑性を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.25021807184103
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We propose a deep structure encoder using the recently introduced Volterra Neural Networks (VNNs) to seek a latent representation of multi-modal data whose features are jointly captured by a union of subspaces. The so-called self-representation embedding of the latent codes leads to a simplified fusion which is driven by a similarly constructed decoding. The Volterra Filter architecture achieved reduction in parameter complexity is primarily due to controlled non-linearities being introduced by the higher-order convolutions in contrast to generalized activation functions. Experimental results on two different datasets have shown a significant improvement in the clustering performance for VNNs auto-encoder over conventional Convolutional Neural Networks (CNNs) auto-encoder. In addition, we also show that the proposed approach demonstrates a much-improved sample complexity over CNN-based auto-encoder with a superb robust classification performance.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,最近導入されたVolterra Neural Networks (VNN) を用いた深層構造エンコーダを提案する。 いわゆる自己表現の埋め込みは、同様に構築されたデコードによって駆動される単純な融合をもたらす。 パラメータ複雑性の低減を達成したボルテラフィルタアーキテクチャは、主に一般化されたアクティベーション関数とは対照的に高次畳み込みによって導入された制御された非線形性に起因する。 2つの異なるデータセットの実験結果から、従来の畳み込みニューラルネットワーク(CNN)オートエンコーダよりも、VNNの自動エンコーダのクラスタリング性能が大幅に向上した。 さらに,提案手法は,CNNベースのオートエンコーダに比べて,非常に頑健な分類性能を有する,非常に改良されたサンプル複雑性を示す。

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