Fugu-MT 論文翻訳(概要): Binary Multi Channel Morphological Neural Network

論文の概要: Binary Multi Channel Morphological Neural Network

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.08768v1
Date: Tue, 19 Apr 2022 09:26:11 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-04-20 21:11:53.356524
Title: Binary Multi Channel Morphological Neural Network
Title（参考訳）: 二元多チャンネル形態的ニューラルネットワーク
Authors: Theodore Aouad and Hugues Talbot
Abstract要約: 本稿では,畳み込みニューラルネットワーク上に構築されたBiMoNNを紹介する。ネットワーク全体をバイナライズするために,BiMoNNとモルフォロジー演算子との等価性を実証する。これらは古典的形態学演算子を学習し、医用画像アプリケーションで有望な結果を示すことができる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.551756485554158
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Neural networks and particularly Deep learning have been comparatively little studied from the theoretical point of view. Conversely, Mathematical Morphology is a discipline with solid theoretical foundations. We combine these domains to propose a new type of neural architecture that is theoretically more explainable. We introduce a Binary Morphological Neural Network (BiMoNN) built upon the convolutional neural network. We design it for learning morphological networks with binary inputs and outputs. We demonstrate an equivalence between BiMoNNs and morphological operators that we can use to binarize entire networks. These can learn classical morphological operators and show promising results on a medical imaging application.
Abstract（参考訳）: ニューラルネットワーク、特にディープラーニングは、理論的観点からは比較的研究されていない。逆に、数学的形態学は固い理論の基礎を持つ分野である。これらのドメインを組み合わせて、理論上より説明しやすい新しいタイプのニューラルアーキテクチャを提案する。本稿では,畳み込みニューラルネットワークを基盤とした二元形態的ニューラルネットワーク(bimonn)を提案する。二元入力と出力で形態素ネットワークを学ぶために設計する。ネットワーク全体のバイナリ化に使用できるビモンとモルフォロジー演算子の等価性を示す。これらは古典的形態学演算子を学習し、医用画像アプリケーションで有望な結果を示すことができる。

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