論文の概要: Interpretable Semiotics Networks Representing Awareness

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05212v1
• Date: Sun, 8 Oct 2023 16:05:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 11:16:45.966856
• Title: Interpretable Semiotics Networks Representing Awareness
• Title（参考訳）: 認識を表現した解釈可能なセミオティックスネットワーク
• Authors: David Kupeev and Eyal Nitcany
• Abstract要約: 本稿では,物体の知覚とその表現を追跡・シミュレートする計算モデルについて述べる。 内部表現の2つの重要な要素(「観察」と「観察」)を記述し、よく知られたコンピュータビジョン用語に関連付ける。 いくつかの実験を行い、モデルの可視性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Humans perceive objects daily and communicate their perceptions using various channels. Here, we describe a computational model that track and simulate objects' perception, and their representations as they pass in communication. We describe two key components of our internal representation ('observed' and 'seen') and relate them to familiar computer vision terms (encoding and decoding). These elements joined together to form semiotic networks, which simulate awareness in object perception and human communication. Nowadays, most neural networks are uninterpretable. On the other hand, our model is free from this disadvantages. We performed several experiments and demonstrated the visibility of our model. We describe how our network may be used as preprocessing unit to any classification network. In our experiments the compound network overperforms in average the classification network at datasets with small training data. Future work would leverage our model to gain better understanding of human communications and personal representations.
• Abstract（参考訳）: 人間は物体を毎日知覚し、様々なチャンネルを使って知覚を伝える。 本稿では,物体の知覚とその表現を追跡・シミュレートする計算モデルについて述べる。 内部表現の2つの重要な要素(「観測」と「見える」)を記述し、よく知られたコンピュータビジョン用語(エンコーディングと復号)に関連付ける。 これらの要素が組み合わさってセミオティックネットワークを形成し、物体の知覚と人間のコミュニケーションの認識をシミュレートする。 現在、ほとんどのニューラルネットワークは解釈できない。 一方で、私たちのモデルは、この欠点から自由です。 いくつかの実験を行い,モデルの可視性を示した。 ネットワークを任意の分類ネットワークの前処理ユニットとして使用する方法について述べる。 実験では、コンプレックスネットワークは、小さなトレーニングデータでデータセットの分類ネットワークの平均を上回っています。 将来の作業は、私たちのモデルを活用して、人間のコミュニケーションと個人的表現をよりよく理解するでしょう。

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