論文の概要: Memory-efficient particle filter recurrent neural network for object localization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.01595v1
• Date: Mon, 2 Oct 2023 19:41:19 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-04 19:08:21.917081
• Title: Memory-efficient particle filter recurrent neural network for object localization
• Title（参考訳）: オブジェクトローカライゼーションのためのメモリ効率なパーティクルフィルタ繰り返しニューラルネットワーク
• Authors: Roman Korkin, Ivan Oseledets, Aleksandr Katrutsa
• Abstract要約: 本研究では、オブジェクトの局所化問題を解決するために、新しいメモリ効率のリカレントニューラルネットワーク(RNN)アーキテクチャを提案する。 古典的粒子フィルタの概念をGRU RNNアーキテクチャと組み合わせる。 我々の実験では、mePFRNNモデルは、考慮された競合相手よりも正確なローカライゼーションを提供し、訓練されたパラメータを少なくする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.68402839500528
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This study proposes a novel memory-efficient recurrent neural network (RNN) architecture specified to solve the object localization problem. This problem is to recover the object states along with its movement in a noisy environment. We take the idea of the classical particle filter and combine it with GRU RNN architecture. The key feature of the resulting memory-efficient particle filter RNN model (mePFRNN) is that it requires the same number of parameters to process environments of different sizes. Thus, the proposed mePFRNN architecture consumes less memory to store parameters compared to the previously proposed PFRNN model. To demonstrate the performance of our model, we test it on symmetric and noisy environments that are incredibly challenging for filtering algorithms. In our experiments, the mePFRNN model provides more precise localization than the considered competitors and requires fewer trained parameters.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、オブジェクトの局所化問題を解決するために、新しいメモリ効率のリカレントニューラルネットワーク(RNN)アーキテクチャを提案する。 この問題は、ノイズの多い環境で物体の状態と動きを回復することである。 古典的粒子フィルタの概念をGRU RNNアーキテクチャと組み合わせる。 結果として生じるメモリ効率の粒子フィルタRNNモデル(mePFRNN)の重要な特徴は、異なるサイズの環境を処理するために同じ数のパラメータを必要とすることである。 したがって、提案するmePFRNNアーキテクチャは、以前提案したPFRNNモデルと比較してメモリ消費が少なく、パラメータを保存することができる。 モデルの性能を示すために,フィルタアルゴリズムにおいて極めて困難である対称環境および雑音環境上でテストを行った。 実験では、mepfrnnモデルが競合相手よりも正確な位置決めを提供し、より少ない訓練パラメータを必要とする。

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