論文の概要: Convolutional Model Trees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.12725v1
• Date: Sun, 16 Nov 2025 18:31:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-18 14:36:24.503922
• Title: Convolutional Model Trees
• Title（参考訳）: 畳み込みモデル木
• Authors: William Ward Armstrong,
• Abstract要約: 画像上に定義された関数のサンプルに適合するモデルツリーの森を作成する方法について述べる。 画像の画素、超平面の係数、葉の関数の係数の1-to-1対応は、より大きな歪みに対処する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A method for creating a forest of model trees to fit samples of a function defined on images is described in several steps: down-sampling the images, determining a tree's hyperplanes, applying convolutions to the hyperplanes to handle small distortions of training images, and creating forests of model trees to increase accuracy and achieve a smooth fit. A 1-to-1 correspondence among pixels of images, coefficients of hyperplanes and coefficients of leaf functions offers the possibility of dealing with larger distortions such as arbitrary rotations or changes of perspective. A theoretical method for smoothing forest outputs to produce a continuously differentiable approximation is described. Within that framework, a training procedure is proved to converge.
• Abstract（参考訳）: 画像上に定義された関数のサンプルを適合させるために、モデルツリーの森を作成する方法は、画像のダウンサンプリング、木のハイパープレーンの決定、訓練画像の小さな歪みを処理するためにハイパープレーンに畳み込みを適用し、モデルのツリーの森を作成し、精度を高め、スムーズな適合を達成する、いくつかのステップで説明される。 画像のピクセル、超平面の係数、葉の関数の係数の1-to-1対応は、任意の回転や視点の変化のような大きな歪みに対処する可能性がある。 森林を平滑化して連続的に微分可能な近似を導出する理論的手法について述べる。 このフレームワーク内では、トレーニング手順が収束することが証明されている。

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