論文の概要: Quaternion-Valued Convolutional Neural Network Applied for Acute Lymphoblastic Leukemia Diagnosis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.06685v1
• Date: Mon, 13 Dec 2021 14:03:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2021-12-14 16:27:38.000081
• Title: Quaternion-Valued Convolutional Neural Network Applied for Acute Lymphoblastic Leukemia Diagnosis
• Title（参考訳）: 4次畳み込みニューラルネットワークによる急性リンパ性白血病の診断
• Authors: Marco Aur\'elio Granero, Cristhian Xavier Hern\'andez, and Marcos Eduardo Valle
• Abstract要約: 本稿では,医療用パターン認識タスクのための四元数評価畳み込みニューラルネットワークの応用について検討する。 より正確には、末梢血スミア顕微鏡画像からリンパ芽細胞を分類するために、実測値と四重項値の畳み込みニューラルネットワークの性能を比較した。 4値の畳み込みニューラルネットワークは、対応する実値のネットワークよりも、あるいは類似した性能を達成したが、パラメータの34%しか使用しなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4174475093445233
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The field of neural networks has seen significant advances in recent years with the development of deep and convolutional neural networks. Although many of the current works address real-valued models, recent studies reveal that neural networks with hypercomplex-valued parameters can better capture, generalize, and represent the complexity of multidimensional data. This paper explores the quaternion-valued convolutional neural network application for a pattern recognition task from medicine, namely, the diagnosis of acute lymphoblastic leukemia. Precisely, we compare the performance of real-valued and quaternion-valued convolutional neural networks to classify lymphoblasts from the peripheral blood smear microscopic images. The quaternion-valued convolutional neural network achieved better or similar performance than its corresponding real-valued network but using only 34% of its parameters. This result confirms that quaternion algebra allows capturing and extracting information from a color image with fewer parameters.
• Abstract（参考訳）: 近年、ニューラルネットワークの分野は、深層および畳み込み型ニューラルネットワークの開発によって大きく進歩している。 現在の研究の多くは実数値モデルに対処しているが、近年の研究では、超複素値パラメータを持つニューラルネットワークが多次元データの複雑さを捉え、一般化し、表現できることが示されている。 本稿では,急性リンパ性白血病の診断におけるパターン認識の課題として,第4次畳み込みニューラルネットワークの応用について検討する。 正確には, 末梢血スメア顕微鏡像からリンパ芽球を分類するために, 実値と四値の畳み込みニューラルネットワークの性能を比較する。 4値の畳み込みニューラルネットワークは、対応する実値のネットワークよりも、あるいは類似した性能を達成したが、パラメータの34%しか使用しなかった。 この結果は、四元数代数がより少ないパラメータで色画像から情報を取り込み抽出できることを確認した。

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