論文の概要: Group Invariant Global Pooling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.19207v1
- Date: Tue, 30 May 2023 16:56:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-31 14:57:11.285375
- Title: Group Invariant Global Pooling
- Title(参考訳): グループ不変グローバルプール
- Authors: Kamil Bujel, Yonatan Gideoni, Chaitanya K. Joshi, Pietro Li\`o
- Abstract要約: 群不変グローバルプール(英: Group Invariant Global Pooling、GIGP)は、大きな不変関数のクラスを表現するのに十分な表現力を持つ不変プール層である。
プールプロセス群を軌道対応にすることで、この不変凝集法により性能が向上する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Much work has been devoted to devising architectures that build
group-equivariant representations, while invariance is often induced using
simple global pooling mechanisms. Little work has been done on creating
expressive layers that are invariant to given symmetries, despite the success
of permutation invariant pooling in various molecular tasks. In this work, we
present Group Invariant Global Pooling (GIGP), an invariant pooling layer that
is provably sufficiently expressive to represent a large class of invariant
functions. We validate GIGP on rotated MNIST and QM9, showing improvements for
the latter while attaining identical results for the former. By making the
pooling process group orbit-aware, this invariant aggregation method leads to
improved performance, while performing well-principled group aggregation.
- Abstract(参考訳): 多くの作業はグループ同変表現を構築するアーキテクチャの考案に費やされてきたが、不変性はしばしば単純なグローバルプール機構を使って誘導される。
様々な分子タスクにおける置換不変プールの成功にもかかわらず、与えられた対称性に不変な表現的層を作成する作業はほとんど行われていない。
本研究では,不変関数の大きなクラスを表現するために十分に表現可能な不変プーリング層であるgigp(group invariant global pooling)を提案する。
回転MNISTとQM9ではGIGPが有効であり, 後者では改善がみられ, 前者では同様の結果が得られた。
プーリング過程群を軌道認識させることにより、この不変集約法は、高い精度でグループアグリゲーションを実行しながら、パフォーマンスを向上させる。
関連論文リスト
- Lie Group Decompositions for Equivariant Neural Networks [12.139222986297261]
コンボリューションカーネルをパラメータ化してアフィン変換に対する同変モデルを構築する方法を示す。
我々は,ベンチマークアフィン不変分類タスクにおいて,モデルのロバスト性と分布外一般化能力を評価する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-10-17T16:04:33Z) - Deep Neural Networks with Efficient Guaranteed Invariances [77.99182201815763]
我々は、性能改善の問題、特にディープニューラルネットワークのサンプル複雑性に対処する。
群同変畳み込みは同変表現を得るための一般的なアプローチである。
本稿では,各ストリームが異なる変換に不変なマルチストリームアーキテクチャを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-03-02T20:44:45Z) - Unsupervised Learning of Group Invariant and Equivariant Representations [10.252723257176566]
グループ不変および同変表現学習を教師なし深層学習の分野に拡張する。
本稿では,エンコーダ・デコーダ・フレームワークに基づく一般学習戦略を提案する。このフレームワークでは,潜在表現を不変項と同変群アクション成分で分離する。
鍵となる考え方は、ネットワークがグループ不変表現にデータをエンコードしてデコードすることを学習し、さらに適切なグループ動作を予測して、入力と出力のポーズを調整して再構成タスクを解決することである。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-15T16:44:21Z) - Improving the Sample-Complexity of Deep Classification Networks with
Invariant Integration [77.99182201815763]
変換によるクラス内分散に関する事前知識を活用することは、ディープニューラルネットワークのサンプル複雑性を改善するための強力な方法である。
そこで本研究では,アプリケーションの複雑な問題に対処するために,プルーニング法に基づく新しい単項選択アルゴリズムを提案する。
本稿では,Rotated-MNIST,SVHN,CIFAR-10データセットにおけるサンプルの複雑さの改善について述べる。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-02-08T16:16:11Z) - Frame Averaging for Invariant and Equivariant Network Design [50.87023773850824]
フレーム平均化(FA)は、既知の(バックボーン)アーキテクチャを新しい対称性タイプに不変あるいは同変に適応するためのフレームワークである。
FAモデルが最大表現力を持つことを示す。
我々は,新しいユニバーサルグラフニューラルネット(GNN),ユニバーサルユークリッド運動不変点クラウドネットワーク,およびユークリッド運動不変メッセージパッシング(MP)GNNを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-07T11:05:23Z) - Group Equivariant Subsampling [60.53371517247382]
サブサンプリングは、プールやストライド畳み込みの形で畳み込みニューラルネットワーク(CNN)で使用される。
まず、正確な翻訳同変CNNを構築するために使用できる翻訳同変サブサンプリング/アップサンプリング層を導入する。
次に、これらの層を一般群への変換を超えて一般化し、したがって群同変部分サンプリング/アップサンプリングを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-06-10T16:14:00Z) - Permutation Invariant Policy Optimization for Mean-Field Multi-Agent
Reinforcement Learning: A Principled Approach [128.62787284435007]
本稿では,平均場近似ポリシ最適化(MF-PPO)アルゴリズムを提案する。
我々は,MF-PPOが収束のサブ線形速度で世界的最適政策を達成することを証明した。
特に、置換不変ニューラルアーキテクチャによって引き起こされる誘導バイアスは、MF-PPOが既存の競合より優れていることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-05-18T04:35:41Z) - Group Equivariant Neural Architecture Search via Group Decomposition and
Reinforcement Learning [17.291131923335918]
我々は、同値ニューラルネットワークの文脈において、新しい群論的結果を証明する。
また、計算複雑性を大幅に改善する同変ネットワークを構築するアルゴリズムを設計する。
我々は、性能を最大化するグループ同変ネットワークの探索に深層Q-ラーニングを用いる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-04-10T19:37:25Z) - LieTransformer: Equivariant self-attention for Lie Groups [49.9625160479096]
群等価ニューラルネットワークは群不変ニューラルネットワークの構成要素として用いられる。
我々は、文学の範囲を、ディープラーニングモデルの顕著な構築ブロックとして現れつつある自己注意にまで広げる。
任意のリー群とその離散部分群に同値なリー自己結合層からなる構造であるリー変換器を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-12-20T11:02:49Z)
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。