論文の概要: NAR-*ICP: Neural Execution of Classical ICP-based Pointcloud Registration Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11031v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 19:33:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-16 14:03:10.579177
• Title: NAR-*ICP: Neural Execution of Classical ICP-based Pointcloud Registration Algorithms
• Title（参考訳）: NAR-*ICP:古典ICPに基づくポイントクラウド登録アルゴリズムのニューラルネットワークによる実行
• Authors: Efimia Panagiotaki, Daniele De Martini, Lars Kunze, Petar Veličković,
• Abstract要約: 本研究ではニューラルネットワークと古典ロボットアルゴリズムの交点をニューラルネットワーク推論フレームワークを用いて検討する。 我々は従来のICPベースのポイントクラウド登録アルゴリズムの中間アルゴリズムステップを学習するグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースの学習フレームワークであるNAR-*ICPを提案する。 我々は、実世界から合成まで多様なデータセットにまたがってアプローチを評価し、複雑でノイズの多い入力を扱う際の柔軟性を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.542220697870245
• License:
• Abstract: This study explores the intersection of neural networks and classical robotics algorithms through the Neural Algorithmic Reasoning (NAR) framework, allowing to train neural networks to effectively reason like classical robotics algorithms by learning to execute them. Algorithms are integral to robotics and safety-critical applications due to their predictable and consistent performance through logical and mathematical principles. In contrast, while neural networks are highly adaptable, handling complex, high-dimensional data and generalising across tasks, they often lack interpretability and transparency in their internal computations. We propose a Graph Neural Network (GNN)-based learning framework, NAR-*ICP, which learns the intermediate algorithmic steps of classical ICP-based pointcloud registration algorithms, and extend the CLRS Algorithmic Reasoning Benchmark with classical robotics perception algorithms. We evaluate our approach across diverse datasets, from real-world to synthetic, demonstrating its flexibility in handling complex and noisy inputs, along with its potential to be used as part of a larger learning system. Our results indicate that our method achieves superior performance across all benchmarks and datasets, consistently surpassing even the algorithms it has been trained on, further demonstrating its ability to generalise beyond the capabilities of traditional algorithms.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ニューラルネットワークと古典的ロボティクスアルゴリズムの交点をニューラルアルゴリズム推論(NAR)フレームワークを用いて探索し,ニューラルネットワークをトレーニングすることにより,従来のロボティクスアルゴリズムと同様の推論を学習することで効果的に行うことができることを示す。 アルゴリズムは、論理的および数学的原理を通じて予測可能で一貫した性能のため、ロボット工学や安全クリティカルな応用に不可欠なものである。 対照的に、ニューラルネットワークは高度に適応可能であり、複雑で高次元のデータを扱い、タスクをまたいで一般化するが、内部計算では解釈可能性や透明性が欠けていることが多い。 我々は,従来のICPベースのポイントクラウド登録アルゴリズムの中間アルゴリズムステップを学習するグラフニューラルネットワーク(GNN)ベースの学習フレームワークであるNAR-*ICPを提案し,CLRSアルゴリズム推論ベンチマークを従来のロボット認識アルゴリズムで拡張する。 我々は、実世界から合成まで、さまざまなデータセットにまたがるアプローチを評価し、複雑でノイズの多い入力を扱う際の柔軟性と、より大きな学習システムの一部として使用される可能性を示します。 提案手法は,全てのベンチマークやデータセットに対して優れた性能を達成し,トレーニング済みのアルゴリズムを一貫して上回り,従来のアルゴリズムの能力を超えた一般化能力を示す。

関連論文リスト

• Reasoning Algorithmically in Graph Neural Networks [1.8130068086063336]
  ニューラルネットワークの適応学習能力にアルゴリズムの構造的および規則に基づく推論を統合することを目的としている。 この論文は、この領域の研究に理論的および実践的な貢献を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-21T12:16:51Z)
• Training Neural Networks with Internal State, Unconstrained Connectivity, and Discrete Activations [66.53734987585244]
  真のインテリジェンスには、内部状態を管理するマシンラーニングモデルが必要だ。 このようなモデルのトレーニングに最も効果的なアルゴリズムは,まだ発見されていない。 このようなトレーニングアルゴリズムを2進アクティベーションと1つの重みの行列のみを持つアーキテクチャに適用する試みについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-22T01:19:08Z)
• Neural Algorithmic Reasoning Without Intermediate Supervision [21.852775399735005]
  我々は、中間的監督に訴えることなく、入出力ペアからのみニューラルネットワーク推論を学ぶことに集中する。 我々は、アルゴリズムの軌跡にアクセスできることなく、モデルの中間計算を正規化できる自己教師対象を構築する。 CLRSic Algorithmic Reasoning Benchmarkのタスクにおいて,提案手法はトラジェクトリを教師する手法と競合することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-23T09:57:44Z)
• Improved Algorithms for Neural Active Learning [74.89097665112621]
  非パラメトリックストリーミング設定のためのニューラルネットワーク(NN)ベースの能動学習アルゴリズムの理論的および経験的性能を改善する。 本研究では,SOTA(State-of-the-art (State-the-art)) 関連研究で使用されるものよりも,アクティブラーニングに適する人口減少を最小化することにより,2つの後悔の指標を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-02T05:03:38Z)
• A Generalist Neural Algorithmic Learner [18.425083543441776]
  我々は、幅広いアルゴリズムを実行することを学習できる単一のグラフニューラルネットワークプロセッサを構築している。 マルチタスク方式でアルゴリズムを効果的に学習できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-22T16:41:33Z)
• Learning with Differentiable Algorithms [6.47243430672461]
  この論文は、古典的なアルゴリズムとニューラルネットワークのような機械学習システムを組み合わせることを探求している。 この論文はアルゴリズムの監督という概念を定式化し、ニューラルネットワークがアルゴリズムから、あるいは、アルゴリズムと連動して学ぶことを可能にする。 さらに、この論文では、微分可能なソートネットワーク、微分可能なソートゲート、微分可能な論理ゲートネットワークなど、微分可能なアルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-01T17:30:00Z)
• Learning Structures for Deep Neural Networks [99.8331363309895]
  我々は,情報理論に根ざし,計算神経科学に発達した効率的な符号化原理を採用することを提案する。 スパース符号化は出力信号のエントロピーを効果的に最大化できることを示す。 公開画像分類データセットを用いた実験により,提案アルゴリズムでスクラッチから学習した構造を用いて,最も優れた専門家設計構造に匹敵する分類精度が得られることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-27T12:27:24Z)
• Evolving Reinforcement Learning Algorithms [186.62294652057062]
  メタラーニング強化学習アルゴリズムの手法を提案する。 学習アルゴリズムはドメインに依存しないため、トレーニング中に見えない新しい環境に一般化することができる。 従来の制御タスク、gridworld型タスク、atariゲームよりも優れた一般化性能を得る2つの学習アルゴリズムに注目した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-01-08T18:55:07Z)
• Recurrent Neural Network Learning of Performance and Intrinsic Population Dynamics from Sparse Neural Data [77.92736596690297]
  本稿では,RNNの入出力動作だけでなく,内部ネットワークのダイナミクスも学習できる新しいトレーニング戦略を提案する。 提案手法は、RNNを訓練し、生理学的にインスパイアされた神経モデルの内部ダイナミクスと出力信号を同時に再現する。 注目すべきは、トレーニングアルゴリズムがニューロンの小さなサブセットの活性に依存する場合であっても、内部動力学の再現が成功することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-05T14:16:54Z)
• Spiking Neural Networks Hardware Implementations and Challenges: a Survey [53.429871539789445]
  スパイキングニューラルネットワークは、ニューロンとシナプスの操作原理を模倣する認知アルゴリズムである。 スパイキングニューラルネットワークのハードウェア実装の現状について述べる。 本稿では,これらのイベント駆動アルゴリズムの特性をハードウェアレベルで活用するための戦略について論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-04T13:24:00Z)

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。