論文の概要: A Continuous Convolutional Trainable Filter for Modelling Unstructured Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.13416v3
• Date: Thu, 25 May 2023 09:08:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-26 23:45:19.533018
• Title: A Continuous Convolutional Trainable Filter for Modelling Unstructured Data
• Title（参考訳）: 非構造データモデリングのための連続畳み込み学習型フィルタ
• Authors: Dario Coscia, Laura Meneghetti, Nicola Demo, Giovanni Stabile, Gianluigi Rozza
• Abstract要約: トレーニング可能な畳み込みフィルタの連続バージョンを提案する。 実験の結果,連続フィルタは最先端の離散フィルタに匹敵する精度を達成できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Convolutional Neural Network (CNN) is one of the most important architectures in deep learning. The fundamental building block of a CNN is a trainable filter, represented as a discrete grid, used to perform convolution on discrete input data. In this work, we propose a continuous version of a trainable convolutional filter able to work also with unstructured data. This new framework allows exploring CNNs beyond discrete domains, enlarging the usage of this important learning technique for many more complex problems. Our experiments show that the continuous filter can achieve a level of accuracy comparable to the state-of-the-art discrete filter, and that it can be used in current deep learning architectures as a building block to solve problems with unstructured domains as well.
• Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)はディープラーニングにおいて最も重要なアーキテクチャの一つである。 cnnの基本構成ブロックは、離散グリッドとして表現され、離散入力データで畳み込みを実行するために使用される訓練可能なフィルタである。 本研究では,非構造化データでも動作可能なトレーニング可能な畳み込みフィルタの連続バージョンを提案する。 この新しいフレームワークは、多くの複雑な問題に対するこの重要な学習テクニックの使用を拡大し、個別のドメインを越えてcnnを探索することを可能にする。 実験により,連続フィルタは最先端の離散フィルタに匹敵する精度を実現でき,非構造化領域の問題を解決するためのビルディングブロックとして,現在のディープラーニングアーキテクチャで使用できることを示した。

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