Fugu-MT 論文翻訳(概要): Building Temporal Kernels with Orthogonal Polynomials

論文の概要: Building Temporal Kernels with Orthogonal Polynomials

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.12179v2
Date: Wed, 22 May 2024 17:17:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-24 12:47:38.078949
Title: Building Temporal Kernels with Orthogonal Polynomials
Title（参考訳）: 直交多項式を用いたテンポラルカーネルの構築
Authors: Yan Ru Pei, Olivier Coenen,
Abstract要約: 本稿では, PLDESEIA (temporalLynomial Expansion In Adaptive Distributed Event-based Systems) というモデル群を紹介する。低レイテンシでオンライン分類と検出を行うために、これらのネットワークをイベントベースのデータで相互接続することに重点を置いている。我々は3つのイベントベースのベンチマークを実験し、メモリと計算コストを大幅に削減した大きなマージンで3つすべてに対して最先端の結果を得た。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.1970409518725493
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We introduce a class of models named PLEIADES (PoLynomial Expansion In Adaptive Distributed Event-based Systems), which contains temporal convolution kernels generated from orthogonal polynomial basis functions. We focus on interfacing these networks with event-based data to perform online spatiotemporal classification and detection with low latency. By virtue of using structured temporal kernels and event-based data, we have the freedom to vary the sample rate of the data along with the discretization step-size of the network without additional finetuning. We experimented with three event-based benchmarks and obtained state-of-the-art results on all three by large margins with significantly smaller memory and compute costs. We achieved: 1) 99.59% accuracy with 192K parameters on the DVS128 hand gesture recognition dataset and 100% with a small additional output filter; 2) 99.58% test accuracy with 277K parameters on the AIS 2024 eye tracking challenge; and 3) 0.556 mAP with 576k parameters on the PROPHESEE 1 Megapixel Automotive Detection Dataset.
Abstract（参考訳）: 直交多項式基底関数から生成される時間的畳み込みカーネルを含むPLEIADES(PoLynomial Expansion In Adaptive Distributed Event-based Systems)と呼ばれるモデルのクラスを紹介する。我々は、これらのネットワークをイベントベースのデータで相互接続して、オンラインの時空間分類と検出を低レイテンシで行うことに重点を置いている。構造化時間カーネルとイベントベースデータを使用することで、さらなる微調整をすることなく、ネットワークの離散化ステップサイズとともにデータのサンプルレートを変更できる。我々は3つのイベントベースのベンチマークを実験し、メモリと計算コストを大幅に削減した大きなマージンで3つすべてに対して最先端の結果を得た。達成しました。 1) DVS128ハンドジェスチャー認識データセット上の192Kパラメータによる99.59%の精度、および小さな出力フィルタによる100%の精度。 2)AIS2024眼球追跡課題における277Kパラメータによる99.58%の検査精度,及び 3) ProPHESEE 1 Megapixel Automotive Detection Datasetに576kパラメータを持つ0.556mAP。

関連論文リスト

Active Dendrites Enable Efficient Continual Learning in Time-To-First-Spike Neural Networks [1.7333836118546833]
活性デンドライトで強化された新しいスパイキングニューラルネットワークモデルを提案する。我々のモデルは、時間的に符号化されたSNNにおいて破滅的な忘れを効果的に軽減することができる。エッジデバイスにおける現実的なデプロイメントを実現するための,新たなディジタルハードウェアアーキテクチャを提供する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-04-30T10:11:03Z)
Severity classification of ground-glass opacity via 2-D convolutional neural network and lung CT scans: a 3-day exploration [0.0]
グラウンドグラスの不透明度は、COVID-19や肺炎、肺線維症、結核など、多くの肺疾患の指標である。本稿では,3日間にわたって実施,テストされた概念実証フレームワークについて,第3の課題である「COVID-19コンペティション」による実験的結果を示す。課題の要件の一部として、このエクササイズ中に生成されたソースコードはhttps://github.com/lisatwyw/cov19.comに投稿されている。
論文参考訳（メタデータ） (2023-03-23T22:35:37Z)
Seizure Detection and Prediction by Parallel Memristive Convolutional Neural Networks [2.0738462952016232]
本稿では,低レイテンシ並列畳み込みニューラルネットワーク(CNN)アーキテクチャを提案する。本ネットワークは,てんかん発作検出では99.84%,てんかん発作予測では97.54%のクロスバリデーション精度を達成している。 CNNは22nm FDSOI CMOSプロセスで31.255mm$2$の面積を占有しながら約2.791Wの電力を消費すると推定されている。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-20T18:16:35Z)
Accelerating Training and Inference of Graph Neural Networks with Fast Sampling and Pipelining [58.10436813430554]
グラフニューラルネットワーク(GNN)のミニバッチトレーニングには、多くの計算とデータ移動が必要である。我々は,分散マルチGPU環境において,近傍サンプリングを用いたミニバッチトレーニングを行うことを支持する。本稿では,これらのボトルネックを緩和する一連の改良点について述べる。また,サンプリングによる推論を支援する実験分析を行い,試験精度が実質的に損なわれていないことを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2021-10-16T02:41:35Z)
HYPER-SNN: Towards Energy-efficient Quantized Deep Spiking Neural Networks for Hyperspectral Image Classification [5.094623170336122]
スパイキングニューラルネットワーク(SNN)は、重量、膜漏れ、発射閾値を最適化するために量子化対応の勾配降下を訓練する。トレーニングと推論の両方の間、HSIのアナログ画素値はスパイクトレインに変換することなくSNNの入力層に直接適用される。 3次元および3次元/2次元ハイブリッド畳み込みアーキテクチャ上での3つのHSIデータセットを用いて提案手法の評価を行った。
論文参考訳（メタデータ） (2021-07-26T06:17:10Z)
SignalNet: A Low Resolution Sinusoid Decomposition and Estimation Network [79.04274563889548]
本稿では,正弦波数を検出するニューラルネットワークアーキテクチャであるSignalNetを提案する。基礎となるデータ分布と比較して,ネットワークの結果を比較するための最悪の学習しきい値を導入する。シミュレーションでは、我々のアルゴリズムは常に3ビットデータのしきい値を超えることができるが、しばしば1ビットデータのしきい値を超えることはできない。
論文参考訳（メタデータ） (2021-06-10T04:21:20Z)
ANNETTE: Accurate Neural Network Execution Time Estimation with Stacked Models [56.21470608621633]
本稿では,アーキテクチャ検索を対象ハードウェアから切り離すための時間推定フレームワークを提案する。提案手法は,マイクロカーネルと多層ベンチマークからモデルの集合を抽出し,マッピングとネットワーク実行時間推定のためのスタックモデルを生成する。生成した混合モデルの推定精度と忠実度, 統計モデルとルーフラインモデル, 評価のための洗練されたルーフラインモデルを比較した。
論文参考訳（メタデータ） (2021-05-07T11:39:05Z)
Wireless Localisation in WiFi using Novel Deep Architectures [4.541069830146568]
本稿では,コモディティ・チップセットと標準チャネル・サウンドによるWiFi機器の屋内位置推定について検討する。本稿では、異なるアンテナで受信されたWiFiサブキャリアに対応するチャネル状態情報から特徴を抽出する、新しい浅層ニューラルネットワーク(SNN)を提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-10-16T22:48:29Z)
Neural Architecture Search For LF-MMI Trained Time Delay Neural Networks [61.76338096980383]
TDNN(State-of-the-the-art Factored Time delay Neural Network)の2種類のハイパーパラメータを自動的に学習するために、さまざまなニューラルネットワークサーチ(NAS)技術が使用されている。 DARTSメソッドはアーキテクチャ選択とLF-MMI(格子のないMMI)TDNNトレーニングを統合する。 300時間のSwitchboardコーパスで行われた実験では、自動構成システムはベースラインLF-MMI TDNNシステムより一貫して優れていることが示唆された。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-17T08:32:11Z)
Real-Time High-Performance Semantic Image Segmentation of Urban Street Scenes [98.65457534223539]
都市景観のロバストなセマンティックセマンティックセグメンテーションのためのリアルタイムDCNNに基づく高速DCNN手法を提案する。提案手法は, 51.0 fps と 39.3 fps の推論速度で, 平均 73.6% と平均 68.0% (mIoU) の精度を実現する。
論文参考訳（メタデータ） (2020-03-11T08:45:53Z)
Adaptive Anomaly Detection for IoT Data in Hierarchical Edge Computing [71.86955275376604]
本稿では,階層型エッジコンピューティング(HEC)システムに対する適応型異常検出手法を提案する。本研究では,入力データから抽出した文脈情報に基づいてモデルを選択する適応的手法を設計し,異常検出を行う。提案手法を実際のIoTデータセットを用いて評価し,検出タスクをクラウドにオフロードするのとほぼ同じ精度を維持しながら,検出遅延を84%削減できることを実証した。
論文参考訳（メタデータ） (2020-01-10T05:29:17Z)

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。