論文の概要: Deep Learning Image Recognition for Non-images

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.14350v1
• Date: Mon, 28 Jun 2021 00:36:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-29 13:55:31.883709
• Title: Deep Learning Image Recognition for Non-images
• Title（参考訳）: 非画像のためのディープラーニング画像認識
• Authors: Boris Kovalerchuk, Divya Chandrika Kalla, Bedant Agarwal
• Abstract要約: CPC-Rアルゴリズムは、非画像データを可視化することにより、非画像データを画像に変換する。 ディープラーニングCNNアルゴリズムは、これらの画像の学習問題を解決する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.88204255655161
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Powerful deep learning algorithms open an opportunity for solving non-image Machine Learning (ML) problems by transforming these problems to into the image recognition problems. The CPC-R algorithm presented in this chapter converts non-image data into images by visualizing non-image data. Then deep learning CNN algorithms solve the learning problems on these images. The design of the CPC-R algorithm allows preserving all high-dimensional information in 2-D images. The use of pair values mapping instead of single value mapping used in the alternative approaches allows encoding each n-D point with 2 times fewer visual elements. The attributes of an n-D point are divided into pairs of its values and each pair is visualized as 2-D points in the same 2-D Cartesian coordinates. Next, grey scale or color intensity values are assigned to each pair to encode the order of pairs. This is resulted in the heatmap image. The computational experiments with CPC-R are conducted for different CNN architectures, and methods to optimize the CPC-R images showing that the combined CPC-R and deep learning CNN algorithms are able to solve non-image ML problems reaching high accuracy on the benchmark datasets. This chapter expands our prior work by adding more experiments to test accuracy of classification, exploring saliency and informativeness of discovered features to test their interpretability, and generalizing the approach.
• Abstract（参考訳）: 強力なディープラーニングアルゴリズムは、これらの問題を画像認識問題に変換することによって、非イメージ機械学習(ML)問題を解決する機会を開く。 本章で提示されるCPC-Rアルゴリズムは、非画像データを可視化することにより、非画像データを画像に変換する。 次に、深層学習CNNアルゴリズムがこれらの画像の学習問題を解決する。 CPC-Rアルゴリズムの設計により、2次元画像中のすべての高次元情報を保存できる。 代替手法で用いられる単一の値マッピングの代わりにペア値マッピングを使用することで、各n-D点を2倍の視覚的要素で符号化することができる。 n-d 点の属性はその値の対に分割され、それぞれの対は同じ 2-次元デカルト座標で 2-d 点として視覚化される。 次に、グレースケールまたはカラー強度値を各ペアに割り当ててペアの順序を符号化する。 その結果、ヒートマップ画像が生成される。 CPC-Rの計算実験は、異なるCNNアーキテクチャに対して行われ、CPC-RとディープラーニングのCNNアルゴリズムを組み合わせることで、ベンチマークデータセット上で高い精度で非画像ML問題を解くことができることを示す。 この章では、分類の正確さをテストするためにより多くの実験を追加し、その解釈可能性をテストするために発見された特徴の正当性と情報性を探究し、アプローチを一般化することで、これまでの作業を拡張します。

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