論文の概要: Spectral Cross-Domain Neural Network with Soft-adaptive Threshold Spectral Enhancement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.10171v2
• Date: Thu, 9 Nov 2023 14:11:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-10 18:47:21.427369
• Title: Spectral Cross-Domain Neural Network with Soft-adaptive Threshold Spectral Enhancement
• Title（参考訳）: ソフト適応しきい値スペクトル強調を用いたスペクトルクロスドメインニューラルネットワーク
• Authors: Che Liu, Sibo Cheng, Weiping Ding and Rossella Arcucci
• Abstract要約: スペクトルクロスドメインニューラルネットワーク(SCDNN)という新しいディープラーニングモデルを提案する。 同時に、ニューラルネットワーク内のスペクトル領域と時間領域に埋め込まれたキー情報を明らかにする。 提案するSCDNNは、パブリックECGデータベースの textitPTB-XL と textitMIT-BIH に実装されたいくつかの分類タスクでテストされる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.837935554250409
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Electrocardiography (ECG) signals can be considered as multi-variable time-series. The state-of-the-art ECG data classification approaches, based on either feature engineering or deep learning techniques, treat separately spectral and time domains in machine learning systems. No spectral-time domain communication mechanism inside the classifier model can be found in current approaches, leading to difficulties in identifying complex ECG forms. In this paper, we proposed a novel deep learning model named Spectral Cross-domain neural network (SCDNN) with a new block called Soft-adaptive threshold spectral enhancement (SATSE), to simultaneously reveal the key information embedded in spectral and time domains inside the neural network. More precisely, the domain-cross information is captured by a general Convolutional neural network (CNN) backbone, and different information sources are merged by a self-adaptive mechanism to mine the connection between time and spectral domains. In SATSE, the knowledge from time and spectral domains is extracted via the Fast Fourier Transformation (FFT) with soft trainable thresholds in modified Sigmoid functions. The proposed SCDNN is tested with several classification tasks implemented on the public ECG databases \textit{PTB-XL} and \textit{MIT-BIH}. SCDNN outperforms the state-of-the-art approaches with a low computational cost regarding a variety of metrics in all classification tasks on both databases, by finding appropriate domains from the infinite spectral mapping. The convergence of the trainable thresholds in the spectral domain is also numerically investigated in this paper. The robust performance of SCDNN provides a new perspective to exploit knowledge across deep learning models from time and spectral domains. The repository can be found: https://github.com/DL-WG/SCDNN-TS
• Abstract（参考訳）: 心電図(ECG)信号は多変量時系列と見なすことができる。 最新のECGデータ分類アプローチは、機能エンジニアリングまたはディープラーニング技術に基づいて、機械学習システムにおけるスペクトル領域と時間領域を別々に扱う。 分類器モデル内のスペクトル時間領域通信機構は、現在のアプローチでは見つからないため、複雑なECG形式を特定するのが困難である。 本稿では,SCDNN(Spectral Cross-domain Neural Network)と呼ばれる新しい深層学習モデルを提案し,SCDNN(Soft-Adaptive threshold Spectrum enhancement)と呼ばれる新しいブロックを用いて,ニューラルネットワーク内のスペクトル領域と時間領域に埋め込まれた鍵情報を同時に明らかにする。 より正確には、一般畳み込みニューラルネットワーク(cnn)バックボーンでドメインクロス情報をキャプチャし、異なる情報ソースを自己適応機構でマージして時間領域とスペクトル領域間の接続をマイニングする。 SATSEでは、時間とスペクトル領域からの知識は、修正シグモイド関数のソフトトレーニング可能な閾値を持つ高速フーリエ変換(FFT)によって抽出される。 提案したSCDNNは、パブリックECGデータベース \textit{PTB-XL} と \textit{MIT-BIH} に実装されたいくつかの分類タスクでテストされる。 SCDNNは、無限スペクトルマッピングから適切な領域を見つけることにより、両方のデータベース上のすべての分類タスクにおける様々なメトリクスに関する計算コストの低い最先端アプローチよりも優れている。 スペクトル領域におけるトレーニング可能なしきい値の収束性についても数値解析を行った。 SCDNNの堅牢なパフォーマンスは、時間とスペクトルドメインからのディープラーニングモデル間の知識を活用するための、新たな視点を提供する。 リポジトリは以下のとおりである。 https://github.com/dl-wg/scdnn-ts

関連論文リスト

• Signal-SGN: A Spiking Graph Convolutional Network for Skeletal Action Recognition via Learning Temporal-Frequency Dynamics [2.9578022754506605]
  骨格に基づく行動認識では、グラフ畳み込みネットワーク(GCN)はその複雑さと高エネルギー消費のために制限に直面している。 本稿では、骨格配列の時間次元をスパイキング時間ステップとして活用するSignal-SGN(Spiking Graph Convolutional Network)を提案する。 実験により,提案モデルが既存のSNN法を精度で上回るだけでなく,学習時の計算記憶コストも低減できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-03T07:47:16Z)
• Spectral Graph Reasoning Network for Hyperspectral Image Classification [0.43512163406551996]
  畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、ハイパースペクトル画像(HSI)分類において顕著な性能を達成した。 本稿では、2つの重要なモジュールからなるスペクトルグラフ推論ネットワーク(SGR)学習フレームワークを提案する。 2つのHSIデータセットの実験により、提案したアーキテクチャが分類精度を大幅に改善できることが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-02T20:29:23Z)
• ASWT-SGNN: Adaptive Spectral Wavelet Transform-based Self-Supervised Graph Neural Network [20.924559944655392]
  本稿では,適応スペクトルウェーブレット変換を用いた自己教師付きグラフニューラルネットワーク(ASWT-SGNN)を提案する。 ASWT-SGNNは高密度スペクトル領域におけるフィルタ関数を正確に近似し、コストの高い固有分解を避ける。 ノード分類タスクにおける最先端モデルに匹敵するパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-10T03:07:42Z)
• How neural networks learn to classify chaotic time series [77.34726150561087]
  本研究では,通常の逆カオス時系列を分類するために訓練されたニューラルネットワークの内部動作について検討する。 入力周期性とアクティベーション周期の関係は,LKCNNモデルの性能向上の鍵となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-04T08:53:27Z)
• MD-CSDNetwork: Multi-Domain Cross Stitched Network for Deepfake Detection [80.83725644958633]
  現在のディープフェイク生成法では、偽画像やビデオの周波数スペクトルに識別的アーティファクトが残されている。 MD-CSDNetwork(MD-CSDNetwork)と呼ばれる新しい手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-15T14:11:53Z)
• Bridging the Gap between Spatial and Spectral Domains: A Unified Framework for Graph Neural Networks [61.17075071853949]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、古典的なディープラーニングが容易に管理できないグラフ構造データを扱うように設計されている。 本研究の目的は,スペクトルグラフと近似理論に基づいてGNNを統合する統一フレームワークを確立することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-21T17:34:33Z)
• SpectralFormer: Rethinking Hyperspectral Image Classification with Transformers [91.09957836250209]
  ハイパースペクトル(HS)画像は、ほぼ連続したスペクトル情報によって特徴づけられる。 CNNは、HS画像分類において強力な特徴抽出器であることが証明されている。 我々は、HS画像分類のためのulSpectralFormerと呼ばれる新しいバックボーンネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-07T02:59:21Z)
• Multi-Tones' Phase Coding (MTPC) of Interaural Time Difference by Spiking Neural Network [68.43026108936029]
  雑音の多い実環境下での正確な音像定位のための純粋スパイクニューラルネットワーク(SNN)に基づく計算モデルを提案する。 このアルゴリズムを,マイクロホンアレイを用いたリアルタイムロボットシステムに実装する。 実験の結果, 平均誤差方位は13度であり, 音源定位に対する他の生物学的に妥当なニューロモルフィックアプローチの精度を上回っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-07T08:22:56Z)
• Deep Siamese Domain Adaptation Convolutional Neural Network for Cross-domain Change Detection in Multispectral Images [28.683734356006262]
  クロスドメイン変化検出のための新しいディープ・サイムズ・ドメイン適応畳み込みニューラルネットワーク(DSDANet)アーキテクチャを提案する。 我々の知る限りでは、このようなドメイン適応に基づくディープネットワークが変更検出のために提案されたのは初めてである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-13T02:15:04Z)
• Bridging the Gap between Spatial and Spectral Domains: A Survey on Graph Neural Networks [52.76042362922247]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)は、非ユークリッドグラフ構造を扱うように設計されている。 既存のGNNは様々な手法を用いて提示され、直接比較と相互参照がより複雑になる。 既存のGNNを空間およびスペクトル領域に整理し、各領域内の接続を公開する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-27T01:15:10Z)
• Spectral Pyramid Graph Attention Network for Hyperspectral Image Classification [5.572542792318872]
  畳み込みニューラルネットワーク(CNN)は、ハイパースペクトル画像(HSI)分類において大きな進歩を遂げている。 標準畳み込みカーネルは、データポイント間の本質的な接続を無視し、結果として、領域のデラインが貧弱になり、小さなスプリアス予測がもたらされる。 本稿では,これらの2つの問題に明示的に対処する新しいアーキテクチャを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-20T13:49:43Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。