論文の概要: Symmetry Structured Convolutional Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.02056v1
• Date: Thu, 3 Mar 2022 23:10:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-08 01:16:27.388241
• Title: Symmetry Structured Convolutional Neural Networks
• Title（参考訳）: 対称構造畳み込みニューラルネットワーク
• Authors: Kehelwala Dewage Gayan Maduranga, Vasily Zadorozhnyy, Qiang Ye
• Abstract要約: 我々はネットワークの畳み込み層における対称性構造を生成し保存するCNNアーキテクチャを開発した。 本稿では、このアーキテクチャをシーケンシャルレコメンデーション問題、RNA二次構造推定問題、タンパク質接触マップ予測問題に適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.229616140749998
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider Convolutional Neural Networks (CNNs) with 2D structured features that are symmetric in the spatial dimensions. Such networks arise in modeling pairwise relationships for a sequential recommendation problem, as well as secondary structure inference problems of RNA and protein sequences. We develop a CNN architecture that generates and preserves the symmetry structure in the network's convolutional layers. We present parameterizations for the convolutional kernels that produce update rules to maintain symmetry throughout the training. We apply this architecture to the sequential recommendation problem, the RNA secondary structure inference problem, and the protein contact map prediction problem, showing that the symmetric structured networks produce improved results using fewer numbers of machine parameters.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,空間次元に対称な2次元構造を持つ畳み込みニューラルネットワーク(cnns)を考える。 このようなネットワークは、RNAとタンパク質配列の二次構造推論問題と同様に、シーケンシャルレコメンデーション問題に対するペアワイズ関係をモデル化する。 我々はネットワークの畳み込み層における対称性構造を生成し保存するCNNアーキテクチャを開発した。 我々は、トレーニングを通して対称性を維持するために更新ルールを生成する畳み込みカーネルのパラメータ化を提案する。 このアーキテクチャを、逐次レコメンデーション問題、RNA二次構造推定問題、タンパク質接触マップ予測問題に適用し、対称構造ネットワークがより少ない数のマシンパラメータを用いて改善結果を生成することを示す。

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