論文の概要: Gappy local conformal auto-encoders for heterogeneous data fusion: in praise of rigidity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.13155v1
• Date: Wed, 20 Dec 2023 16:18:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 14:52:40.809983
• Title: Gappy local conformal auto-encoders for heterogeneous data fusion: in praise of rigidity
• Title（参考訳）: 不均一データ融合のためのgappy local conformal auto-encoder:in praise of rigidity
• Authors: Erez Peterfreund, Iryna Burak, Ofir Lindenbaum, Jim Gimlett, Felix Dietrich, Ronald R. Coifman, Ioannis G. Kevrekidis
• Abstract要約: 本稿では,このタスクのためのマルチオートエンコーダニューラルネットワークアーキテクチャの形で,エンドツーエンドの計算パイプラインを提案する。 パイプラインへの入力はいくつかの部分的な観測の集合であり、その結果は全世界的に一貫した潜在空間となり、すべての測定を調和させる(剛性化、融合)。 簡単な2次元データセットから始まり、Wi-Fiのローカライゼーション問題へと進む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.1152340690876095
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fusing measurements from multiple, heterogeneous, partial sources, observing a common object or process, poses challenges due to the increasing availability of numbers and types of sensors. In this work we propose, implement and validate an end-to-end computational pipeline in the form of a multiple-auto-encoder neural network architecture for this task. The inputs to the pipeline are several sets of partial observations, and the result is a globally consistent latent space, harmonizing (rigidifying, fusing) all measurements. The key enabler is the availability of multiple slightly perturbed measurements of each instance:, local measurement, "bursts", that allows us to estimate the local distortion induced by each instrument. We demonstrate the approach in a sequence of examples, starting with simple two-dimensional data sets and proceeding to a Wi-Fi localization problem and to the solution of a "dynamical puzzle" arising in spatio-temporal observations of the solutions of Partial Differential Equations.
• Abstract（参考訳）: 複数の、異質な部分的な源からの計測を融合させ、共通の物体やプロセスを観察し、数やセンサーの種類の増加による課題を提起する。 本稿では,このタスクのためのマルチオートエンコーダニューラルネットワークアーキテクチャとして,エンドツーエンドの計算パイプラインを提案し,実装し,検証する。 パイプラインへの入力はいくつかの部分的な観測であり、その結果はグローバルに一貫した潜在空間となり、すべての測定値に調和(安定化、融合)する。 鍵となるイネーブルは、各インスタンスの複数のわずかな摂動測定(ローカル測定、"バースト")が利用可能であり、各機器によって引き起こされる局所歪みを推定することができる。 簡単な2次元データセットから始まり、Wi-Fiローカライゼーション問題に進み、部分微分方程式の解の時空間的な時空間的観測から生じる「力学パズル」の解へと進む。

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