論文の概要: SinBasis Networks: Matrix-Equivalent Feature Extraction for Wave-Like Optical Spectrograms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.06275v2
• Date: Thu, 31 Jul 2025 14:24:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 15:10:45.048485
• Title: SinBasis Networks: Matrix-Equivalent Feature Extraction for Wave-Like Optical Spectrograms
• Title（参考訳）: SinBasis Networks: Wave-like Optical Spectrogram のための行列等価特徴抽出
• Authors: Yuzhou Zhu, Zheng Zhang, Ruyi Zhang, Liang Zhou,
• Abstract要約: フラットな入力上での線形変換として、畳み込みと注意を再解釈する統一的行列等価フレームワークを提案する。 これらの変換をCNN、ViT、Capsuleアーキテクチャに埋め込むことで、Sin-Basis Networksは周期的なモチーフに対する感度を高めることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.37266944852829
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Wave-like images-from attosecond streaking spectrograms to optical spectra, audio mel-spectrograms and periodic video frames-encode critical harmonic structures that elude conventional feature extractors. We propose a unified, matrix-equivalent framework that reinterprets convolution and attention as linear transforms on flattened inputs, revealing filter weights as basis vectors spanning latent feature subspaces. To infuse spectral priors we apply elementwise $\sin(\cdot)$ mappings to each weight matrix. Embedding these transforms into CNN, ViT and Capsule architectures yields Sin-Basis Networks with heightened sensitivity to periodic motifs and built-in invariance to spatial shifts. Experiments on a diverse collection of wave-like image datasets-including 80,000 synthetic attosecond streaking spectrograms, thousands of Raman, photoluminescence and FTIR spectra, mel-spectrograms from AudioSet and cycle-pattern frames from Kinetics-demonstrate substantial gains in reconstruction accuracy, translational robustness and zero-shot cross-domain transfer. Theoretical analysis via matrix isomorphism and Mercer-kernel truncation quantifies how sinusoidal reparametrization enriches expressivity while preserving stability in data-scarce regimes. Sin-Basis Networks thus offer a lightweight, physics-informed approach to deep learning across all wave-form imaging modalities.
• Abstract（参考訳）: アト秒ストリーキングスペクトログラムから光学スペクトル、オーディオ・メル・スペクトログラム、周期ビデオフレームに至るまでのウェーブライクな画像は、従来の特徴抽出器を損なう重要なハーモニック構造をエンコードする。 本稿では,フラット化入力上での線形変換として,畳み込みと注意を解釈し,遅延特徴部分空間にまたがる基底ベクトルとしてフィルタ重みを明らかにする統一的行列等価フレームワークを提案する。 スペクトル事前を注入するために、各重み行列に$\sin(\cdot)$写像を要素的に適用する。 これらの変換をCNN、ViT、Capsuleアーキテクチャに埋め込むことで、Sin-Basis Networksは周期的なモチーフに対する感度を高め、空間シフトに対する不変性を内蔵する。 ラマン、フォトルミネッセンス、FTIRスペクトル、AudioSetのメル・スペクトログラム、Kinetics-demonstrateのサイクル・パターン・フレームを含む、80,000の合成アト秒ストライキング・スペクトログラムを含む様々な波形のような画像データセットの実験は、再構成の精度、翻訳の堅牢性、ゼロショットのクロスドメイン転送においてかなりの利益を上げている。 行列同型およびマーサー・カーネル・トランケーションによる理論的解析は、正弦波再パラメータ化がデータスカース状態の安定性を維持しながら、いかに表現性を高めるかを定量化する。 Sin-Basis Networksは、すべての波状画像モダリティにまたがるディープラーニングに対して、軽量で物理インフォームドなアプローチを提供する。

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