論文の概要: Image Classification using Combination of Topological Features and
Neural Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.06375v1
- Date: Fri, 10 Nov 2023 20:05:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-14 19:00:02.910388
- Title: Image Classification using Combination of Topological Features and
Neural Networks
- Title（参考訳）: トポロジ的特徴とニューラルネットワークを組み合わせた画像分類
- Authors: Mariana D\'oria Prata Lima, Gilson Antonio Giraldi, Gast\~ao
Flor\^encio Miranda Junior
- Abstract要約: 我々は、データ空間から重要なトポロジ的特徴を抽出するために、永続的ホモロジー法、すなわち、トポロジ的データ解析(TDA)の技法を用いる。
これは、MNISTデータセット内の複数のクラスから画像を分類することを目的として行われた。
提案手法は,1ストリームと2ストリームのニューラルネットワークによって構成されるディープラーニングアプローチにトポロジ的特徴を挿入する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0323063834827417
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In this work we use the persistent homology method, a technique in
topological data analysis (TDA), to extract essential topological features from
the data space and combine them with deep learning features for classification
tasks. In TDA, the concepts of complexes and filtration are building blocks.
Firstly, a filtration is constructed from some complex. Then, persistent
homology classes are computed, and their evolution along the filtration is
visualized through the persistence diagram. Additionally, we applied
vectorization techniques to the persistence diagram to make this topological
information compatible with machine learning algorithms. This was carried out
with the aim of classifying images from multiple classes in the MNIST dataset.
Our approach inserts topological features into deep learning approaches
composed by single and two-streams neural networks architectures based on a
multi-layer perceptron (MLP) and a convolutional neral network (CNN) taylored
for multi-class classification in the MNIST dataset. In our analysis, we
evaluated the obtained results and compared them with the outcomes achieved
through the baselines that are available in the TensorFlow library. The main
conclusion is that topological information may increase neural network accuracy
in multi-class classification tasks with the price of computational complexity
of persistent homology calculation. Up to the best of our knowledge, it is the
first work that combines deep learning features and the combination of
topological features for multi-class classification tasks.
- Abstract（参考訳）: 本研究では、トポロジデータ解析(TDA)手法である永続ホモロジー法を用いて、データ空間から重要なトポロジ的特徴を抽出し、それらを分類タスクのためのディープラーニング的特徴と組み合わせる。
TDAでは、錯体と濾過の概念はビルディングブロックである。
まず、濾過はいくつかの複合体から構築される。
そして、永続ホモロジークラスを計算し、そのフィルターに沿った進化を永続図を通して可視化する。
さらに、このトポロジ情報を機械学習アルゴリズムと互換性を持たせるために、ベクトル化手法を永続化ダイアグラムに適用した。
これはmnistデータセットの複数のクラスからイメージを分類することを目的として行われた。
提案手法は,MNISTデータセットのマルチクラス分類のための多層パーセプトロン (MLP) と畳み込み神経ネットワーク (CNN) に基づく,単列および二列ニューラルネットワークアーキテクチャによる深層学習手法にトポロジ的特徴を挿入する。
分析では、得られた結果をTensorFlowライブラリで利用可能なベースラインによって達成された結果と比較した。
主な結論は、トポロジ的情報は、永続的ホモロジー計算の計算複雑性の価格で、多クラス分類タスクにおけるニューラルネットワークの精度を高める可能性があるということである。
私たちの知る限りでは、深層学習機能と多クラス分類タスクのためのトポロジ的特徴の組み合わせを組み合わせた最初の作品です。
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