Fugu-MT 論文翻訳(概要): Classification with neural networks with quadratic decision functions

論文の概要: Classification with neural networks with quadratic decision functions

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10710v1
Date: Fri, 19 Jan 2024 14:18:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-01-22 15:45:32.863838
Title: Classification with neural networks with quadratic decision functions
Title（参考訳）: 2次決定関数を持つニューラルネットワークによる分類
Authors: Leon Frischauf, Otmar Scherzer, Cong Shi
Abstract要約: 本稿では,2次決定関数を持つニューラルネットワークの分類への応用について検討する。特に、手書き桁の分類のためのMNISTデータセット上で、アルゴリズムを検証、比較する。また、実装は、それぞれソフトウェアフローとKerasのニューラルネットワーク構造に基づいていることも示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 2.104029673099058
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Neural network with quadratic decision functions have been introduced as alternatives to standard neural networks with affine linear one. They are advantageous when the objects to be identified are of compact basic geometries like circles, ellipsis etc. In this paper we investigate the use of such ansatz functions for classification. In particular we test and compare the algorithm on the MNIST dataset for classification of handwritten digits and for classification of subspecies. We also show, that the implementation can be based on the neural network structure in the software Tensorflow and Keras, respectively.
Abstract（参考訳）: アフィン線形ニューラルネットワークの代替として、二次決定関数を持つニューラルネットワークが導入された。識別対象が円や楕円のようなコンパクトな基本的な幾何学である場合、それらは有利である。本稿では,このようなアンザッツ関数の分類について検討する。特に,手書き桁の分類と亜種分類のために,MNISTデータセット上でアルゴリズムを試験・比較する。また、この実装は、ソフトウェアTensorflowとKerasのニューラルネットワーク構造に基づいていることも示している。

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