論文の概要: Deep Learning on Implicit Neural Datasets

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.01178v1
• Date: Thu, 2 Jun 2022 17:44:03 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-03 14:04:32.423398
• Title: Deep Learning on Implicit Neural Datasets
• Title（参考訳）: 意図しないニューラルデータセットの深層学習
• Authors: Clinton J. Wang and Polina Golland
• Abstract要約: 入射神経表現(INR)は、連続データを保存するための高速で軽量なツールになっている。 任意のタイプのINRで直接学習と推論を行うための,原則付きディープラーニングフレームワークを導入する。 InR-Netsは、低差分シーケンスでINRを評価し、ネットワーク全体の準モンテカルロ(QMC)統合を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.6027967363792865
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Implicit neural representations (INRs) have become fast, lightweight tools for storing continuous data, but to date there is no general method for learning directly with INRs as a data representation. We introduce a principled deep learning framework for learning and inference directly with INRs of any type without reverting to grid-based features or operations. Our INR-Nets evaluate INRs on a low discrepancy sequence, enabling quasi-Monte Carlo (QMC) integration throughout the network. We prove INR-Nets are universal approximators on a large class of maps between $L^2$ functions. Additionally, INR-Nets have convergent gradients under the empirical measure, enabling backpropagation. We design INR-Nets as a continuous generalization of discrete networks, enabling them to be initialized with pre-trained models. We demonstrate learning of INR-Nets on classification (INR$\to$label) and segmentation (INR$\to$INR) tasks.
• Abstract（参考訳）: Inlicit Neural representations (INR) は、連続データを保存するための高速で軽量なツールとなっているが、これまでのところ、INRをデータ表現として直接学習する一般的な方法は存在しない。 グリッドベースの機能や操作に逆戻りすることなく、任意のタイプのinrsで直接学習や推論を行うための原則付きディープラーニングフレームワークを導入する。 InR-Netsは、低差分シーケンスでINRを評価し、ネットワーク全体の準モンテカルロ(QMC)統合を可能にする。 我々は INR-Nets が $L^2$ 関数の間の写像の大きなクラスにおける普遍近似であることを証明した。 さらに、INR-Net は経験的測度の下で収束勾配を持ち、バックプロパゲーションを可能にする。 inr-netを離散ネットワークの連続的一般化として設計し,事前学習モデルを用いて初期化可能とした。 InR$\to$label)タスクとセグメンテーション(INR$\to$INR)タスクによるINR-Netの学習を実演する。

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