論文の概要: Lightmorphic Signatures Analysis Toolkit

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.00281v1
• Date: Sat, 31 Dec 2022 20:37:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-03 15:28:37.622949
• Title: Lightmorphic Signatures Analysis Toolkit
• Title（参考訳）: 光造形信号解析ツールキット
• Authors: D. Damian
• Abstract要約: オープンソース光形シグネチャ解析ツールキット(LSAT)の設計に使用される理論について論じる。 自己教師型ニューラルネットワークと強化機械学習アルゴリズムを使用することで、LSATは、十分なドキュメントを備えた使いやすいインターフェースを提供する。 実験により、LSATは、光モルフィック関連データを使用可能な分光器に変換するという、さほど退屈でエラーを起こしやすいタスクを改善することが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this paper we discuss the theory used in the design of an open source lightmorphic signatures analysis toolkit (LSAT). In addition to providing a core functionality, the software package enables specific optimizations with its modular and customizable design. To promote its usage and inspire future contributions, LSAT is publicly available. By using a self-supervised neural network and augmented machine learning algorithms, LSAT provides an easy-to-use interface with ample documentation. The experiments demonstrate that LSAT improves the otherwise tedious and error-prone tasks of translating lightmorphic associated data into usable spectrograms, enhanced with parameter tuning and performance analysis. With the provided mathematical functions, LSAT validates the nonlinearity encountered in the data conversion process while ensuring suitability of the forecasting algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,オープンソースの光型シグネチャ解析ツールキット(LSAT)の設計に使用される理論について議論する。 コア機能の提供に加えて、ソフトウェアパッケージはモジュール的でカスタマイズ可能な設計で特定の最適化を可能にする。 LSATの利用を促進し、将来的なコントリビューションを促すために、LSATが公開されている。 自己教師付きニューラルネットワークと拡張機械学習アルゴリズムを使用することで、lsatは豊富なドキュメントを備えた使いやすいインターフェースを提供する。 実験により、LSATは、光モルフィック関連データを使用可能なスペクトログラムに変換し、パラメータチューニングと性能解析により強化する、退屈でエラーを起こしやすいタスクを改善した。 得られた数学的関数により、LSATは予測アルゴリズムの適合性を確保しつつ、データ変換プロセスで発生する非線形性を検証する。

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