論文の概要: HyperKAN: Kolmogorov-Arnold Networks make Hyperspectral Image Classificators Smarter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.05278v3
• Date: Fri, 6 Sep 2024 05:56:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-09 18:20:31.100102
• Title: HyperKAN: Kolmogorov-Arnold Networks make Hyperspectral Image Classificators Smarter
• Title（参考訳）: HyperKAN: Kolmogorov-Arnold NetworksがHyperspectral Image Classificatorsを賢く
• Authors: Valeriy Lobanov, Nikita Firsov, Evgeny Myasnikov, Roman Khabibullin, Artem Nikonorov,
• Abstract要約: 本稿では,従来のネットワークの線形層と畳み込み層をKANベースのネットワークに置き換えることを提案する。 これらの修正により,高スペクトルリモートセンシング画像の画素単位の分類精度が大幅に向上した。 最も大きな効果は、スペクトルデータのみを扱う畳み込みネットワークにおいて達成された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0699049312989311
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In traditional neural network architectures, a multilayer perceptron (MLP) is typically employed as a classification block following the feature extraction stage. However, the Kolmogorov-Arnold Network (KAN) presents a promising alternative to MLP, offering the potential to enhance prediction accuracy. In this paper, we propose the replacement of linear and convolutional layers of traditional networks with KAN-based counterparts. These modifications allowed us to significantly increase the per-pixel classification accuracy for hyperspectral remote-sensing images. We modified seven different neural network architectures for hyperspectral image classification and observed a substantial improvement in the classification accuracy across all the networks. The architectures considered in the paper include baseline MLP, state-of-the-art 1D (1DCNN) and 3D convolutional (two different 3DCNN, NM3DCNN), and transformer (SSFTT) architectures, as well as newly proposed M1DCNN. The greatest effect was achieved for convolutional networks working exclusively on spectral data, and the best classification quality was achieved using a KAN-based transformer architecture. All the experiments were conducted using seven openly available hyperspectral datasets. Our code is available at https://github.com/f-neumann77/HyperKAN.
• Abstract（参考訳）: 従来のニューラルネットワークアーキテクチャでは、多層パーセプトロン(MLP)が特徴抽出段階に続く分類ブロックとして使用されるのが一般的である。 しかし、コルモゴロフ・アルノルドネットワーク(KAN)は、予測精度を高める可能性を秘め、MLPに代わる有望な選択肢を提示している。 本稿では,従来のネットワークの線形層と畳み込み層をKANベースの層に置き換える手法を提案する。 これらの修正により,高スペクトルリモートセンシング画像の画素単位の分類精度が大幅に向上した。 我々は、ハイパースペクトル画像分類のための7つの異なるニューラルネットワークアーキテクチャを修正し、全ネットワークにわたる分類精度を大幅に改善した。 論文で検討されたアーキテクチャには、ベースラインMLP、最先端1D (1DCNN) と3D畳み込み (2つの異なる3DCNN、NM3DCNN)、トランスフォーマー (SSFTT) アーキテクチャ、新たに提案されたM1DCNNが含まれる。 最も大きな効果は、スペクトルデータのみを扱う畳み込みネットワークにおいて達成され、最も優れた分類品質はKanoベースのトランスフォーマーアーキテクチャを用いて達成された。 実験はすべて、公開されている7つのハイパースペクトルデータセットを用いて行われた。 私たちのコードはhttps://github.com/f-neumann77/HyperKANで利用可能です。

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