論文の概要: Generalised Implicit Neural Representations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.15674v1
• Date: Tue, 31 May 2022 10:32:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-01 13:24:44.240660
• Title: Generalised Implicit Neural Representations
• Title（参考訳）: 一般化された暗黙的ニューラル表現
• Authors: Daniele Grattarola, Pierre Vandergheynst
• Abstract要約: 非ユークリッド領域における信号に対する暗黙的ニューラル表現(INR)の学習問題を考察する。 ユークリッドの場合、INRは正規格子上の信号の離散サンプリングに基づいて訓練される。 非ユークリッド領域上の実世界の様々な信号について実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.579386545934108
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of learning implicit neural representations (INRs) for signals on non-Euclidean domains. In the Euclidean case, INRs are trained on a discrete sampling of a signal over a regular lattice. Here, we assume that the continuous signal exists on some unknown topological space from which we sample a discrete graph. In the absence of a coordinate system to identify the sampled nodes, we propose approximating their location with a spectral embedding of the graph. This allows us to train INRs without knowing the underlying continuous domain, which is the case for most graph signals in nature, while also making the INRs equivariant under the symmetry group of the domain. We show experiments with our method on various real-world signals on non-Euclidean domains.
• Abstract（参考訳）: 非ユークリッド領域における信号に対する暗黙的神経表現(INR)の学習の問題を考える。 ユークリッドの場合、INRは正規格子上の信号の離散サンプリングに基づいて訓練される。 ここでは、連続信号が未知の位相空間に存在すると仮定し、そこから離散グラフをサンプリングする。 サンプルノードを識別する座標系がないため,グラフのスペクトル埋め込みによる位置の近似を提案する。 これにより、基礎となる連続領域を知らずにINRsを訓練することができ、これは自然界のほとんどのグラフ信号のケースであり、同時に領域の対称性群の下でINRsを同変させる。 非ユークリッド領域上の実世界の様々な信号について実験を行った。

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