論文の概要: Implicit Neural Representations with Fourier Kolmogorov-Arnold Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09323v3
• Date: Tue, 14 Jan 2025 02:56:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 17:02:04.181281
• Title: Implicit Neural Representations with Fourier Kolmogorov-Arnold Networks
• Title（参考訳）: Fourier Kolmogorov-Arnold ネットワークによる入射神経表現
• Authors: Ali Mehrabian, Parsa Mojarad Adi, Moein Heidari, Ilker Hacihaliloglu,
• Abstract要約: 入射神経表現(INR)は、複雑な信号の連続的および分解非依存的な表現を提供するためにニューラルネットワークを使用する。 提案したFKANは、第1層のフーリエ級数としてモデル化された学習可能なアクティベーション関数を用いて、タスク固有の周波数成分を効果的に制御し、学習する。 実験結果から,提案したFKANモデルは,最先端の3つのベースラインスキームよりも優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.499833362998488
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Implicit neural representations (INRs) use neural networks to provide continuous and resolution-independent representations of complex signals with a small number of parameters. However, existing INR models often fail to capture important frequency components specific to each task. To address this issue, in this paper, we propose a Fourier Kolmogorov Arnold network (FKAN) for INRs. The proposed FKAN utilizes learnable activation functions modeled as Fourier series in the first layer to effectively control and learn the task-specific frequency components. In addition, the activation functions with learnable Fourier coefficients improve the ability of the network to capture complex patterns and details, which is beneficial for high-resolution and high-dimensional data. Experimental results show that our proposed FKAN model outperforms three state-of-the-art baseline schemes, and improves the peak signal-to-noise ratio (PSNR) and structural similarity index measure (SSIM) for the image representation task and intersection over union (IoU) for the 3D occupancy volume representation task, respectively. The code is available at github.com/Ali-Meh619/FKAN.
• Abstract（参考訳）: 入射神経表現(INR)は、少数のパラメータを持つ複雑な信号の連続的かつ解像度に依存しない表現を提供するためにニューラルネットワークを使用する。 しかし、既存のINRモデルは、各タスク固有の重要な周波数成分をキャプチャできないことが多い。 本稿では,INRに対するフーリエ・コルモゴロフ・アーノルドネットワーク(FKAN)を提案する。 提案したFKANは、第1層のフーリエ級数としてモデル化された学習可能なアクティベーション関数を用いて、タスク固有の周波数成分を効果的に制御し、学習する。 さらに、学習可能なフーリエ係数を持つアクティベーション関数により、ネットワークの複雑なパターンや詳細をキャプチャする能力が向上し、高解像度で高次元のデータに有用である。 実験結果から,提案したFKANモデルは3つの最先端ベースライン方式より優れており,画像表現タスクのピーク信号対雑音比(PSNR)と構造類似度指数(SSIM)と,3次元占有量表現タスクの結合(IoU)とがそれぞれ向上していることがわかった。 コードはgithub.com/Ali-Meh619/FKANで入手できる。

関連論文リスト

• How Learnable Grids Recover Fine Detail in Low Dimensions: A Neural Tangent Kernel Analysis of Multigrid Parametric Encodings [106.3726679697804]
  フーリエ特徴符号化(FFE)とマルチグリッドパラメトリック符号化(MPE)の2つの手法を比較した。 MPEは低次元マッピングの標準と見なされるが、MPEはそれらを上回り、高解像度で詳細な表現を学習することが多い。 我々は,MPEが学習可能な埋め込みではなく,グリッド構造を通じてネットワークの性能を向上させることを証明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-18T02:18:08Z)
• F-INR: Functional Tensor Decomposition for Implicit Neural Representations [7.183424522250937]
  Implicit Representation (INR) は、ニューラルネットワークを用いて離散信号を連続的に微分可能な関数に符号化する強力なツールとして登場した。 機能的分解によりINR学習を再構築し,高次元タスクを軽量な軸特化サブネットワークに分割するフレームワークF-INRを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-27T13:51:31Z)
• Single-Layer Learnable Activation for Implicit Neural Representation (SL$^{2}$A-INR) [6.572456394600755]
  ニューラルネットワークを利用して、座標入力を対応する属性に変換するインプシット表現(INR)は、視覚関連領域において大きな進歩をもたらした。 SL$2$A-INR を単層学習可能なアクティベーション関数として提案し,従来の ReLU ベースの有効性を推し進める。 提案手法は,画像表現,3次元形状再構成,単一画像超解像,CT再構成,新しいビューなど,多様なタスクに優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-17T02:02:15Z)
• LeRF: Learning Resampling Function for Adaptive and Efficient Image Interpolation [64.34935748707673]
  最近のディープニューラルネットワーク(DNN)は、学習データ前処理を導入することで、パフォーマンスを著しく向上させた。 本稿では,DNNが学習した構造的前提と局所的連続仮定の両方を活かした学習再サンプリング(Learning Resampling, LeRF)を提案する。 LeRFは空間的に異なる再サンプリング関数を入力画像ピクセルに割り当て、ニューラルネットワークを用いてこれらの再サンプリング関数の形状を予測する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-13T16:09:45Z)
• NeRF-DetS: Enhancing Multi-View 3D Object Detection with Sampling-adaptive Network of Continuous NeRF-based Representation [60.47114985993196]
  NeRF-Detは、新しいビュー演算と3D知覚のタスクを統一する。 我々は,新しい3次元知覚ネットワーク構造であるNeRF-DetSを導入する。 NeRF-DetSはScanNetV2データセット上で競合するNeRF-Detより優れている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T06:59:03Z)
• FINER: Flexible spectral-bias tuning in Implicit NEural Representation by Variable-periodic Activation Functions [40.80112550091512]
  暗黙の神経表現は、信号処理の分野で革命を引き起こしている。 現在のINR技術は、サポートされた周波数セットをチューニングする制限された能力に悩まされている。 本稿では,FINERを提案する可変周期アクティベーション関数を提案する。 本研究では,FINERの2次元画像適合性,3次元符号付き距離場表現,および5次元ニューラル場放射率最適化の文脈における機能を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-05T02:23:41Z)
• INCODE: Implicit Neural Conditioning with Prior Knowledge Embeddings [4.639495398851869]
  Inlicit Neural Representation (INR)は、複雑なデータの連続的かつ滑らかな表現を提供するためにニューラルネットワークを活用することで、信号表現に革命をもたらした。 InCODEは、深い事前知識を用いて、INRにおける正弦波ベースの活性化関数の制御を強化する新しいアプローチである。 提案手法は表現力に優れるだけでなく,音声,画像,3次元形状復元などの複雑な課題に対処する能力も拡張している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-28T23:16:49Z)
• ResFields: Residual Neural Fields for Spatiotemporal Signals [61.44420761752655]
  ResFieldsは、複雑な時間的信号を効果的に表現するために設計された新しいネットワークのクラスである。 本稿では,ResFieldの特性を包括的に解析し,トレーニング可能なパラメータの数を減らすための行列分解手法を提案する。 スパースRGBDカメラからダイナミックな3Dシーンをキャプチャする効果を示すことで,ResFieldsの実用性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-06T16:59:36Z)
• Modality-Agnostic Variational Compression of Implicit Neural Representations [96.35492043867104]
  Inlicit Neural Representation (INR) としてパラメータ化されたデータの関数的ビューに基づくモーダリティ非依存型ニューラル圧縮アルゴリズムを提案する。 潜時符号化と疎性の間のギャップを埋めて、ソフトゲーティング機構に非直線的にマッピングされたコンパクト潜時表現を得る。 このような潜在表現のデータセットを得た後、ニューラル圧縮を用いてモーダリティ非依存空間におけるレート/歪みトレードオフを直接最適化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-23T15:22:42Z)
• Versatile Neural Processes for Learning Implicit Neural Representations [57.090658265140384]
  本稿では,近似関数の能力を大幅に向上させるVersatile Neural Processs (VNP)を提案する。 具体的には、より少ない情報的コンテキストトークンを生成するボトルネックエンコーダを導入し、高い計算コストを軽減した。 提案したVNPが1D, 2D, 3D信号を含む様々なタスクに対して有効であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-21T04:08:46Z)
• NAF: Neural Attenuation Fields for Sparse-View CBCT Reconstruction [79.13750275141139]
  本稿では,スパースビューCBCT再構成のための新規かつ高速な自己教師型ソリューションを提案する。 所望の減衰係数は、3次元空間座標の連続関数として表現され、完全に接続されたディープニューラルネットワークによってパラメータ化される。 ハッシュ符号化を含む学習ベースのエンコーダが採用され、ネットワークが高周波の詳細をキャプチャするのに役立つ。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-29T04:06:00Z)
• Neural Implicit Dictionary via Mixture-of-Expert Training [111.08941206369508]
  ニューラルインシシット辞書(NID)を学習することで、データとトレーニング効率の両方を達成する汎用INRフレームワークを提案する。 我々のNIDは、所望の関数空間にまたがるように調整された座標ベースのImpworksのグループを組み立てる。 実験の結果,NIDは最大98%の入力データで2次元画像や3次元シーンの再現を2桁高速化できることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-08T05:07:19Z)
• Seeing Implicit Neural Representations as Fourier Series [13.216389226310987]
  Inlicit Neural Representation (INR)は低次元問題領域における高周波関数を表現するために多層パーセプトロンを使用する。 これらの表現は、複雑な3Dオブジェクトやシーンに関連するタスクについて、最先端の結果を得た。 この研究は2つの方法間の接続を分析し、フーリエ写像されたパーセプトロンが構造的に1つの隠蔽層SIRENと似ていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-01T08:40:20Z)
• Parallel frequency function-deep neural network for efficient complex broadband signal approximation [1.536989504296526]
  ニューラルネットワークは本質的に、特徴フィッティングのためのネットワーク重みを調整することで、高次元の複雑なマッピングモデルである。 ネットワークトレーニングにおけるスペクトルバイアスは、ブロードバンド信号に高周波成分を適合させるには耐え難い訓練エポックをもたらす。 並列周波数関数ディープニューラルネットワーク(PFF-DNN)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-19T01:39:13Z)
• Learning Frequency-aware Dynamic Network for Efficient Super-Resolution [56.98668484450857]
  本稿では、離散コサイン変換(dct)領域の係数に応じて入力を複数の部分に分割する新しい周波数認識動的ネットワークについて検討する。 実際、高周波部は高価な操作で処理され、低周波部は計算負荷を軽減するために安価な操作が割り当てられる。 ベンチマークSISRモデルおよびデータセット上での実験は、周波数認識動的ネットワークが様々なSISRニューラルネットワークに使用できることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-15T12:54:26Z)

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。