論文の概要: Learning Interpretable Deep Disentangled Neural Networks for Hyperspectral Unmixing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.02340v1
• Date: Tue, 3 Oct 2023 18:21:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-05 18:13:51.240752
• Title: Learning Interpretable Deep Disentangled Neural Networks for Hyperspectral Unmixing
• Title（参考訳）: ハイパースペクトルアンミックスのための解釈可能な遠絡ニューラルネットワークの学習
• Authors: Ricardo Augusto Borsoi, Deniz Erdo\u{g}mu\c{s}, Tales Imbiriba
• Abstract要約: 非線形性および終端変動を考慮した高スペクトルアンミックスのための新しい解釈可能な深層学習法を提案する。 モデルは、バックプロパゲーションを使用してエンドツーエンドに学習され、セルフ教師付き戦略を使用してトレーニングされる。 合成および実データを用いた実験結果から,提案手法の性能が示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.02193274044797
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Although considerable effort has been dedicated to improving the solution to the hyperspectral unmixing problem, non-idealities such as complex radiation scattering and endmember variability negatively impact the performance of most existing algorithms and can be very challenging to address. Recently, deep learning-based frameworks have been explored for hyperspectral umixing due to their flexibility and powerful representation capabilities. However, such techniques either do not address the non-idealities of the unmixing problem, or rely on black-box models which are not interpretable. In this paper, we propose a new interpretable deep learning method for hyperspectral unmixing that accounts for nonlinearity and endmember variability. The proposed method leverages a probabilistic variational deep-learning framework, where disentanglement learning is employed to properly separate the abundances and endmembers. The model is learned end-to-end using stochastic backpropagation, and trained using a self-supervised strategy which leverages benefits from semi-supervised learning techniques. Furthermore, the model is carefully designed to provide a high degree of interpretability. This includes modeling the abundances as a Dirichlet distribution, the endmembers using low-dimensional deep latent variable representations, and using two-stream neural networks composed of additive piecewise-linear/nonlinear components. Experimental results on synthetic and real datasets illustrate the performance of the proposed method compared to state-of-the-art algorithms.
• Abstract（参考訳）: ハイパースペクトルアンミックス問題に対する解法の改善に多大な努力が注がれているが、複雑な放射散乱や終端変動のような非イデアル性は既存のアルゴリズムの性能に悪影響を及ぼし、対処が非常に困難である。 近年,その柔軟性と強力な表現能力から,ハイパースペクトルの表記のためにディープラーニングベースのフレームワークが検討されている。 しかし、そのような手法は混合問題の不理想性に対処しないか、解釈できないブラックボックスモデルに依存する。 本稿では,非線形性および終端変動を考慮したハイパースペクトルアンミックスのための新しい解釈可能な深層学習法を提案する。 提案手法は確率的変分深層学習の枠組みを応用し, アンタングルメント学習を用いてアマンダンスとエンドメンバーを適切に分離する。 このモデルは確率的バックプロパゲーションを用いてエンドツーエンドに学習され、半教師付き学習技術の利点を利用する自己教師型戦略を用いて訓練される。 さらに、モデルは高い解釈可能性を提供するよう慎重に設計されている。 これには、ディリクレ分布、低次元の深層潜伏変数表現を用いたエンドメンバー、加法的ピースワイド線形/非線形成分からなる2ストリームニューラルネットワークなどが含まれる。 合成および実データを用いた実験結果は,最先端アルゴリズムと比較して提案手法の性能を示す。

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