論文の概要: On representation of natural image patches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13004v1
- Date: Mon, 24 Oct 2022 07:50:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-25 15:32:29.876832
- Title: On representation of natural image patches
- Title(参考訳): 自然画像のパッチ表現について
- Authors: Cheng Guo
- Abstract要約: 自然画像の局所的な統計をモデル化するために、偶数符号という教師なし学習法を導出する。
学習モデルは、初期視覚システムのような局所的なエッジ検出と方向選択ユニットも備えている。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.261599248682794
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Starting from the first principle I derive an unsupervised learning method
named even code to model local statistics of natural images. The first version
uses orthogonal bases with independent states to model simple probability
distribution of a few pixels. The second version uses a microscopic loss
function to learn a nonlinear sparse binary representation of image patches.
The distance in the binary representation space reflects image patch
similarity. The learned model also has local edge detecting and orientation
selective units like early visual systems.
- Abstract(参考訳): 第一原理から始めて、自然画像の局所統計をモデル化するために even code という教師なし学習法を導出する。
最初のバージョンでは、独立状態を持つ直交基底を用いて、数ピクセルの単純な確率分布をモデル化している。
第2版では、顕微鏡的損失関数を使用して、画像パッチの非線形スパースバイナリ表現を学習する。
二項表現空間における距離は、画像パッチの類似性を反映する。
学習モデルは、初期視覚システムのような局所エッジ検出と方向選択ユニットも備えている。
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