論文の概要: Structure-Preserving Transformers for Sequences of SPD Matrices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.07579v5
• Date: Wed, 6 Mar 2024 14:27:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 18:02:40.097578
• Title: Structure-Preserving Transformers for Sequences of SPD Matrices
• Title（参考訳）: spd行列列のための構造保存トランス
• Authors: Mathieu Seraphim, Alexis Lechervy, Florian Yger, Luc Brun and Olivier Etard
• Abstract要約: トランスフォーマーをベースとした自動アテンション機構は、様々なコンテキスト依存データ型の分析に成功している。 本稿では,対称正定値行列の列を分類する機構を提案する。 本手法は,脳波由来の共分散行列を標準データセットからタイムリーに自動睡眠ステージングに応用し,ステージワイドのパフォーマンスを高いレベルに向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.871352684188286
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, Transformer-based auto-attention mechanisms have been successfully applied to the analysis of a variety of context-reliant data types, from texts to images and beyond, including data from non-Euclidean geometries. In this paper, we present such a mechanism, designed to classify sequences of Symmetric Positive Definite matrices while preserving their Riemannian geometry throughout the analysis. We apply our method to automatic sleep staging on timeseries of EEG-derived covariance matrices from a standard dataset, obtaining high levels of stage-wise performance.
• Abstract（参考訳）: 近年,トランスフォーマーをベースとした自動アテンション機構は,テキストから画像まで,非ユークリッド測地データを含む,さまざまなコンテキスト依存データ型の分析に成功している。 本稿では,その解析を通してリーマン幾何学を保存しながら,対称正定値行列の列を分類する機構を提案する。 本手法は,脳波由来の共分散行列を標準データセットからタイムリーに自動睡眠ステージングに応用し,高いステージレベルの性能を得る。

関連論文リスト

• Understanding Matrix Function Normalizations in Covariance Pooling through the Lens of Riemannian Geometry [63.694184882697435]
  グローバル共分散プーリング(GCP)は、高レベルの表現の2階統計を利用して、ディープニューラルネットワーク(DNN)の性能を向上させることが実証されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-15T07:11:44Z)
• Weakly supervised covariance matrices alignment through Stiefel matrices estimation for MEG applications [64.20396555814513]
  本稿では,Mixing Model Stiefel Adaptation (MSA)と呼ばれる時系列データに対する新しいドメイン適応手法を提案する。 我々は、ドメイン間の等価な信号分散とペアの対応を確立することにより、ターゲット領域における豊富なラベルのないデータを利用して効果的な予測を行う。 MSAは、Cam-CANデータセットのMEG信号を用いて、タスクの変動を伴う脳年齢回帰の最近の手法より優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-24T19:04:49Z)
• Identifying Systems with Symmetries using Equivariant Autoregressive Reservoir Computers [0.0]
  均質な自己回帰型貯水池コンピュータを用いた対称性を持つシステムの同定に焦点をあてる。 構造行列近似理論の一般的な結果が提示され、2倍のアプローチが探求される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-16T02:32:26Z)
• Accelerated Discovery of Machine-Learned Symmetries: Deriving the Exceptional Lie Groups G2, F4 and E6 [55.41644538483948]
  このレターでは、対称性変換の発見を著しく高速化する2つの改良されたアルゴリズムを紹介している。 例外的リー群の複雑性を考えると,この機械学習手法は完全に汎用的であり,多種多様なラベル付きデータセットに適用可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-10T20:25:44Z)
• Sliced-Wasserstein on Symmetric Positive Definite Matrices for M/EEG Signals [24.798859309715667]
  共分散行列の分布を扱うための新しい手法を提案する。 本稿では,脳コンピュータインタフェースの領域適応におけるワッサースタイン距離の効率的なサロゲートであることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-10T09:08:46Z)
• Classification of BCI-EEG based on augmented covariance matrix [0.0]
  本稿では,運動画像分類の改善を目的とした自己回帰モデルから抽出した拡張共分散に基づく新しいフレームワークを提案する。 私たちはMOABBフレームワークを使って、いくつかのデータセットといくつかの主題でアプローチを検証します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-09T09:04:25Z)
• Oracle-Preserving Latent Flows [58.720142291102135]
  我々はラベル付きデータセット全体にわたって複数の非自明な連続対称性を同時に発見するための方法論を開発する。 対称性変換と対応するジェネレータは、特別に構築された損失関数で訓練された完全連結ニューラルネットワークでモデル化される。 この研究における2つの新しい要素は、縮小次元の潜在空間の使用と、高次元のオラクルに関して不変な変換への一般化である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-02T00:13:32Z)
• Adversarially-Trained Nonnegative Matrix Factorization [77.34726150561087]
  非負行列ファクタリゼーションの逆学習版を検討する。 我々の定式化では、攻撃者は与えられたデータ行列に有界ノルムの任意の行列を追加する。 辞書と係数行列を最適化するために, 逆学習に触発された効率的なアルゴリズムを設計する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-04-10T13:13:17Z)
• $k$-means on Positive Definite Matrices, and an Application to Clustering in Radar Image Sequences [0.0]
  非ユークリッド空間において、対称正定値行列(SPD)の$k$-平均クラスタリングの理論的性質を述べる。 次に,この手法を合成開口レーダ画像の時系列クラスタリングに応用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-08T06:21:43Z)
• Asymptotic Analysis of an Ensemble of Randomly Projected Linear Discriminants [94.46276668068327]
  [1]では、ランダムに投影された線形判別式のアンサンブルを用いてデータセットを分類する。 我々は,計算コストのかかるクロスバリデーション推定器の代替として,誤分類確率の一貫した推定器を開発する。 また、実データと合成データの両方で投影次元を調整するための推定器の使用を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-17T12:47:04Z)

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。