論文の概要: Recurrent Spectral Network (RSN): shaping the basin of attraction of a discrete map to reach automated classification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.04497v1
• Date: Wed, 9 Feb 2022 14:59:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-10 16:09:20.284001
• Title: Recurrent Spectral Network (RSN): shaping the basin of attraction of a discrete map to reach automated classification
• Title（参考訳）: Recurrent Spectral Network (RSN): 離散写像のアトラクションの流域を自動分類するために形成する
• Authors: Lorenzo Chicchi, Duccio Fanelli, Lorenzo Giambagli, Lorenzo Buffoni, Timoteo Carletti
• Abstract要約: 自動分類のための新しい戦略が導入された。これは、完全に訓練された動的システムを利用して、アイテムを異なる引き付け者に向けて操る。 非線型項はトランジェントに作用し、初期条件として供給されたデータを離散力学系に切り離すことができる。 我々の新しい分類手法であるRecurrent Spectral Network (RSN) は、画像処理訓練のための標準データセットと同様に、図形的な目的のために作成された単純なテストベッドモデルに挑戦することに成功した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.724825031148412
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: A novel strategy to automated classification is introduced which exploits a fully trained dynamical system to steer items belonging to different categories toward distinct asymptotic attractors. These latter are incorporated into the model by taking advantage of the spectral decomposition of the operator that rules the linear evolution across the processing network. Non-linear terms act for a transient and allow to disentangle the data supplied as initial condition to the discrete dynamical system, shaping the boundaries of different attractors. The network can be equipped with several memory kernels which can be sequentially activated for serial datasets handling. Our novel approach to classification, that we here term Recurrent Spectral Network (RSN), is successfully challenged against a simple test-bed model, created for illustrative purposes, as well as a standard dataset for image processing training.
• Abstract（参考訳）: 異なるカテゴリに属するアイテムを異なる漸近的アトラクタに向けて操るために、完全に訓練された力学系を利用する新しい分類戦略が導入された。 これらの後者は、処理ネットワーク全体にわたる線形進化を規定する演算子のスペクトル分解を利用して、モデルに組み込まれている。 非線形項は、トランジェントに作用し、離散力学系に初期条件として供給されるデータを分離し、異なるアトラクタの境界を形成する。 このネットワークは、シリアルデータセット処理のためにシーケンシャルにアクティベートできる複数のメモリカーネルを備えることができる。 我々の新しい分類手法であるRecurrent Spectral Network (RSN) は、画像処理訓練のための標準データセットと同様に、図形的な目的のために作成された単純なテストベッドモデルに挑戦することに成功した。

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