論文の概要: Deep Generative Neural Embeddings for High Dimensional Data Visualization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.10801v1
• Date: Wed, 25 Jan 2023 14:18:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-02-26 13:59:14.311689
• Title: Deep Generative Neural Embeddings for High Dimensional Data Visualization
• Title（参考訳）: 高次元データ可視化のための深層神経埋め込み
• Authors: Halid Ziya Yerebakan, Gerardo Hermosillo Valadez
• Abstract要約: 本稿では,ニューラルネットワークの埋め込みと生成ネットワークを利用してオリジナルデータを再構築する可視化手法を提案する。 データ可視化における本手法の有効性を評価し, t-SNE法およびVAE法と比較した。 我々の技術は、最適化プロセスに影響を与えることなく、埋め込み位置の独立的な編集を可能にするため、ループ内トレーニングに潜在的に応用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.45687771576879593
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We propose a visualization technique that utilizes neural network embeddings and a generative network to reconstruct original data. This method allows for independent manipulation of individual image embeddings through its non-parametric structure, providing more flexibility than traditional autoencoder approaches. We have evaluated the effectiveness of this technique in data visualization and compared it to t-SNE and VAE methods. Furthermore, we have demonstrated the scalability of our method through visualizations on the ImageNet dataset. Our technique has potential applications in human-in-the-loop training, as it allows for independent editing of embedding locations without affecting the optimization process.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ニューラルネットワーク埋め込みと生成ネットワークを用いてオリジナルデータを再構成する可視化手法を提案する。 この方法では、非パラメトリック構造を通じて個々の画像埋め込みを独立に操作することができ、従来のオートエンコーダアプローチよりも柔軟性を提供する。 データ可視化における本手法の有効性を評価し, t-SNE法およびVAE法と比較した。 さらに,ImageNetデータセットの可視化により,本手法のスケーラビリティを実証した。 我々の技術は、最適化プロセスに影響を与えることなく、埋め込み位置の独立的な編集を可能にするため、ループ内トレーニングに潜在的に応用できる。

関連論文リスト

• Gradient-Free Supervised Learning using Spike-Timing-Dependent Plasticity for Image Recognition [3.087000217989688]
  スパイキングニューラルネットワークにおける教師あり学習へのアプローチは、画像認識のためのスパイクタイピング依存の可塑性と組み合わせて、勾配のない手法を用いて提示される。 提案するネットワークアーキテクチャは、複数の層にスケーラブルであり、より複雑で深いSNNモデルの開発を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-21T21:32:17Z)
• Deep Domain Adaptation: A Sim2Real Neural Approach for Improving Eye-Tracking Systems [80.62854148838359]
  眼球画像のセグメンテーションは、最終視線推定に大きな影響を及ぼす眼球追跡の重要なステップである。 対象視線画像と合成訓練データとの重なり合いを測定するために,次元還元法を用いている。 提案手法は,シミュレーションと実世界のデータサンプルの相違に対処する際の頑健で,性能が向上する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-23T22:32:06Z)
• Manipulating Feature Visualizations with Gradient Slingshots [54.31109240020007]
  本稿では,モデルの決定過程に大きな影響を及ぼすことなく,特徴可視化(FV)を操作する新しい手法を提案する。 ニューラルネットワークモデルにおける本手法の有効性を評価し,任意の選択したニューロンの機能を隠蔽する能力を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-11T18:57:17Z)
• Defect Classification in Additive Manufacturing Using CNN-Based Vision Processing [76.72662577101988]
  本稿では、まず、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いて、画像データセットの欠陥をAMから第2に正確に分類し、発達した分類モデルにアクティブラーニング技術を適用する。 これにより、トレーニングデータやトレーニングデータの生成に必要なデータのサイズを削減できる、ヒューマン・イン・ザ・ループ機構の構築が可能になる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-14T14:36:58Z)
• Distributed Neural Representation for Reactive in situ Visualization [23.80657290203846]
  Inlicit Neural representations (INR) は、大規模ボリュームデータを圧縮するための強力なツールとして登場した。 分散ニューラル表現を開発し,それをその場での可視化に最適化する。 我々の技術はプロセス間のデータ交換を排除し、最先端の圧縮速度、品質、比率を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-28T03:55:47Z)
• Denoising Diffusion Probabilistic Models for Generation of Realistic Fully-Annotated Microscopy Image Data Sets [1.07539359851877]
  本研究では,拡散モデルにより,フルアノテートされた顕微鏡画像データセットを効果的に生成できることを実証する。 提案されたパイプラインは、ディープラーニングベースのセグメンテーションアプローチのトレーニングにおいて、手動アノテーションへの依存を減らすのに役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-02T14:17:08Z)
• DELAD: Deep Landweber-guided deconvolution with Hessian and sparse prior [0.22940141855172028]
  本稿では,古典的反復法をディープラーニングアプリケーションに組み込んだ非盲検画像デコンボリューションモデルを提案する。 このアルゴリズムは、トレーニング可能な畳み込み層と統合され、復元された画像構造と詳細を強化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-30T11:15:03Z)
• Neural Data-Dependent Transform for Learned Image Compression [72.86505042102155]
  ニューラルデータに依存した変換を構築し,各画像の符号化効率を最適化する連続オンラインモード決定機構を導入する。 実験の結果,提案したニューラルシンタクス設計と連続オンラインモード決定機構の有効性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-09T14:56:48Z)
• NerfingMVS: Guided Optimization of Neural Radiance Fields for Indoor Multi-view Stereo [97.07453889070574]
  本稿では,従来のSfM再構成と学習に基づく先行手法を併用した多視点深度推定手法を提案する。 提案手法は室内シーンにおける最先端手法を著しく上回ることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-02T17:54:31Z)
• Clustering augmented Self-Supervised Learning: Anapplication to Land Cover Mapping [10.720852987343896]
  本稿では,自己教師型学習のためのクラスタリングに基づくプレテキストタスクを用いて,土地被覆マッピングの新しい手法を提案する。 社会的に関係のある2つのアプリケーションに対して,本手法の有効性を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-16T19:35:43Z)
• Riggable 3D Face Reconstruction via In-Network Optimization [58.016067611038046]
  本稿では,単眼画像からの3次元顔再構成法を提案する。 表情、ポーズ、照明を含む画像ごとのパーソナライズされた顔リグとパラメータを共同で推定する。 実験により,SOTA復元精度,ロバスト性,一般化能力が得られた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-08T03:53:20Z)

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。