Fugu-MT 論文翻訳(概要): A deep neural network framework for dynamic multi-valued mapping estimation and its applications

論文の概要: A deep neural network framework for dynamic multi-valued mapping estimation and its applications

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00295v1
Date: Sat, 29 Jun 2024 03:26:51 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-04 05:41:03.352178
Title: A deep neural network framework for dynamic multi-valued mapping estimation and its applications
Title（参考訳）: 動的多値マッピング推定のためのディープニューラルネットワークフレームワークとその応用
Authors: Geng Li, Di Qiu, Lok Ming Lui,
Abstract要約: 本稿では、生成ネットワークと分類コンポーネントを組み込んだディープニューラルネットワークフレームワークを提案する。本研究の目的は、信頼性の高い不確実性測定を提供することにより、入力と出力の間の動的多値写像をモデル化することである。実験結果から,不確実性を考慮した動的多値写像を精度良く推定できることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.21704928672212
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: This paper addresses the problem of modeling and estimating dynamic multi-valued mappings. While most mathematical models provide a unique solution for a given input, real-world applications often lack deterministic solutions. In such scenarios, estimating dynamic multi-valued mappings is necessary to suggest different reasonable solutions for each input. This paper introduces a deep neural network framework incorporating a generative network and a classification component. The objective is to model the dynamic multi-valued mapping between the input and output by providing a reliable uncertainty measurement. Generating multiple solutions for a given input involves utilizing a discrete codebook comprising finite variables. These variables are fed into a generative network along with the input, producing various output possibilities. The discreteness of the codebook enables efficient estimation of the output's conditional probability distribution for any given input using a classifier. By jointly optimizing the discrete codebook and its uncertainty estimation during training using a specially designed loss function, a highly accurate approximation is achieved. The effectiveness of our proposed framework is demonstrated through its application to various imaging problems, using both synthetic and real imaging data. Experimental results show that our framework accurately estimates the dynamic multi-valued mapping with uncertainty estimation.
Abstract（参考訳）: 本稿では,動的多値写像のモデル化と推定の問題に対処する。ほとんどの数学的モデルは与えられた入力に対してユニークな解を提供するが、現実のアプリケーションは決定論的解を欠くことが多い。このようなシナリオでは、各入力に対して異なる妥当な解を提案するためには、動的多値写像を推定する必要がある。本稿では、生成ネットワークと分類コンポーネントを組み込んだディープニューラルネットワークフレームワークを提案する。本研究の目的は、信頼性の高い不確実性測定を提供することにより、入力と出力の間の動的多値写像をモデル化することである。与えられた入力に対して複数の解を生成するには、有限変数からなる離散コードブックを利用する必要がある。これらの変数は入力とともに生成ネットワークに入力され、様々な出力可能性を生成する。コードブックの離散性は、分類器を用いて任意の入力に対して出力の条件付き確率分布を効率的に推定することを可能にする。特別に設計された損失関数を用いて、離散コードブックとトレーニング中の不確実性推定を共同で最適化することにより、高精度な近似を実現する。提案手法の有効性は, 合成画像データと実画像データの両方を用いて, 様々な画像問題に適用することで実証する。実験結果から,不確実性を考慮した動的多値写像を精度良く推定できることが示唆された。

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