論文の概要: A Method for Auto-Differentiation of the Voronoi Tessellation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16192v2
- Date: Mon, 27 May 2024 18:49:08 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-30 03:57:34.485395
- Title: A Method for Auto-Differentiation of the Voronoi Tessellation
- Title(参考訳): ボロノイテッセルレーションの自動識別法
- Authors: Sergei Shumilin, Alexander Ryabov, Serguei Barannikov, Evgeny Burnaev, Vladimir Vanovskii,
- Abstract要約: ボロノイテッセルレーション(英: Voronoi tessellation)またはボロノイ図(英: Voronoi diagram)は、重要な計算幾何学手法である。
本稿では,2次元ヴォロノイテッセルレーションの自動微分法を提案する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 57.61562491504674
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Voronoi tessellation, also known as Voronoi diagram, is an important computational geometry technique that has applications in various scientific disciplines. It involves dividing a given space into regions based on the proximity to a set of points. Autodifferentiation is a powerful tool for solving optimization tasks. Autodifferentiation assumes constructing a computational graph that allows to compute gradients using backpropagation algorithm. However, often the Voronoi tessellation remains the only non-differentiable part of a pipeline, prohibiting end-to-end differentiation. We present the method for autodifferentiation of the 2D Voronoi tessellation. The method allows one to construct the Voronoi tessellation and pass gradients, making the construction end-to-end differentiable. We provide the implementation details and present several important applications. To the best of our knowledge this is the first autodifferentiable realization of the Voronoi tessellation providing full set of Voronoi geometrical parameters in a differentiable way.
- Abstract(参考訳): ボロノイテッセルレーション(英: Voronoi tessellation)またはボロノイ図(英: Voronoi diagram)は、様々な科学分野に応用できる重要な計算幾何学技術である。
与えられた空間を点の集合に近接して領域に分割する。
自動微分は最適化タスクを解決する強力なツールです。
自己微分は、バックプロパゲーションアルゴリズムを用いて勾配を計算することができる計算グラフを構築することを前提としている。
しかしながら、多くの場合、ヴォロノイ・テッセルレーションはパイプラインの唯一の非微分可能部分であり、エンドツーエンドの区別を禁止している。
本稿では,2次元ヴォロノイテッセルレーションの自動微分法を提案する。
この方法により、ヴォロノイのテッセル化と勾配の通過が可能であるため、建設の終端と終端を区別できる。
実装の詳細といくつかの重要な応用について述べる。
我々の知る限りでは、これはボロノイ・テッセルレーションの自己微分可能な最初の実現であり、ボロノイ幾何学的パラメータの完全な集合を微分可能な方法で提供する。
関連論文リスト
- A Historical Trajectory Assisted Optimization Method for Zeroth-Order Federated Learning [24.111048817721592]
フェデレートラーニングは分散勾配降下技術に大きく依存している。
勾配情報が得られない状況では、勾配をゼロ次情報から推定する必要がある。
勾配推定法を改善するための非等方的サンプリング法を提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-09-24T10:36:40Z) - Object Representations as Fixed Points: Training Iterative Refinement
Algorithms with Implicit Differentiation [88.14365009076907]
反復的洗練は表現学習に有用なパラダイムである。
トレーニングの安定性とトラクタビリティを向上させる暗黙の差別化アプローチを開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-02T10:00:35Z) - Semi-Discrete Normalizing Flows through Differentiable Tessellation [31.474420819149724]
本稿では,連続空間上の量子化境界を正確に評価し,テッセルレーションに基づく手法を提案する。
これは、微分可能なボロノイ・テッセルレーションによってパラメータ化された凸多面体上の正規化フローを構築することによって行われる。
我々は,データモダリティの多様さにまたがる既存手法の改善を示すとともに,Voronoi混合をベースラインモデルに組み込むことで,大きな利益を得ることができることを見出した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-03-14T03:06:31Z) - Differentiable Spline Approximations [48.10988598845873]
微分プログラミングは機械学習のスコープを大幅に強化した。
標準的な微分可能なプログラミング手法(autodiffなど)は、通常、機械学習モデルが微分可能であることを要求する。
この再設計されたヤコビアンを予測モデルにおける微分可能な「層」の形で活用することで、多様なアプリケーションの性能が向上することを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-10-04T16:04:46Z) - Efficient Differentiable Simulation of Articulated Bodies [89.64118042429287]
本稿では, 音素の効率的な微分可能シミュレーション法を提案する。
これにより、ボディダイナミクスを深層学習フレームワークに統合することが可能になる。
提案手法を用いて, 調音システムによる強化学習を高速化できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-09-16T04:48:13Z) - Efficient Learning of Generative Models via Finite-Difference Score
Matching [111.55998083406134]
有限差分で任意の順序方向微分を効率的に近似する汎用戦略を提案する。
我々の近似は関数評価にのみ関係しており、これは並列で実行でき、勾配計算は行わない。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-07-07T10:05:01Z) - Differentiable Segmentation of Sequences [2.1485350418225244]
我々は、連続的なワープ関数の学習の進歩の上に構築し、双方向パワー(TSP)分布に基づく新しいワープ関数のファミリーを提案する。
我々の定式化は特別な場合として分割一般化線型モデルの重要なクラスを含む。
我々は、PoissonレグレッションによるCOVID-19の拡散をモデル化し、変化点検出タスクに適用し、概念ドリフトによる分類モデルを学習する。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-23T15:51:48Z) - Cogradient Descent for Bilinear Optimization [124.45816011848096]
双線形問題に対処するために、CoGDアルゴリズム(Cogradient Descent Algorithm)を導入する。
一方の変数は、他方の変数との結合関係を考慮し、同期勾配降下をもたらす。
本アルゴリズムは,空間的制約下での1変数の問題を解くために応用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-06-16T13:41:54Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。