Fugu-MT 論文翻訳(概要): Persistence-based operators in machine learning

論文の概要: Persistence-based operators in machine learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13985v1
Date: Wed, 28 Dec 2022 18:03:41 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-29 16:23:02.854021
Title: Persistence-based operators in machine learning
Title（参考訳）: 機械学習における永続化演算子
Authors: Mattia G. Bergomi, Massimo Ferri, Alessandro Mella, Pietro Vertechi
Abstract要約: 永続性に基づくニューラルネットワークレイヤのクラスを導入します。永続化ベースのレイヤにより、ユーザは、データによって尊重される対称性に関する知識を容易に注入でき、学習可能なウェイトを備え、最先端のニューラルネットワークアーキテクチャで構成できる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 62.997667081978825
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Artificial neural networks can learn complex, salient data features to achieve a given task. On the opposite end of the spectrum, mathematically grounded methods such as topological data analysis allow users to design analysis pipelines fully aware of data constraints and symmetries. We introduce a class of persistence-based neural network layers. Persistence-based layers allow the users to easily inject knowledge about symmetries (equivariance) respected by the data, are equipped with learnable weights, and can be composed with state-of-the-art neural architectures.
Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは、特定のタスクを達成するために、複雑で有能なデータ特徴を学習することができる。スペクトルの反対側では、トポロジカルデータ分析のような数学的に基礎付けられた手法により、ユーザはデータ制約や対称性を十分に認識した分析パイプラインを設計できる。永続性に基づくニューラルネットワークレイヤのクラスを導入します。永続性ベースのレイヤは、ユーザがデータに敬意を表した対称性(等価性)に関する知識を簡単に注入し、学習可能な重みを持ち、最先端のニューラルネットワークアーキテクチャで構成することができる。

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