Fugu-MT 論文翻訳(概要): Graph representations of 3D data for machine learning

論文の概要: Graph representations of 3D data for machine learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08336v1
Date: Thu, 15 Aug 2024 07:45:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-19 17:29:47.425035
Title: Graph representations of 3D data for machine learning
Title（参考訳）: 機械学習のための3次元データのグラフ表現
Authors: Tomasz Prytuła,
Abstract要約: 本稿では,グラフやメッシュなどの3次元データを表現する手法の概要を,そのアメニビリティの観点から機械学習アルゴリズムを用いて解析する。我々は様々な表現の長所と短所を強調し、表現間の生成/スイッチングの方法について議論する。
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License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We give an overview of combinatorial methods to represent 3D data, such as graphs and meshes, from the viewpoint of their amenability to analysis using machine learning algorithms. We highlight pros and cons of various representations and we discuss some methods of generating/switching between the representations. We finally present two concrete applications in life science and industry. Despite its theoretical nature, our discussion is in general motivated by, and biased towards real-world challenges.
Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフやメッシュなどの3次元データを表現する組み合わせ手法の概要を,機械学習アルゴリズムを用いた解析の可愛さの観点から述べる。我々は様々な表現の長所と短所を強調し、表現間の生成/スイッチングの方法について議論する。最終的に、生命科学と産業に2つの具体的な応用を提示する。理論的な性質にもかかわらず、私たちの議論は一般的に、現実世界の課題に偏っている。

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