Сілтемелер кестесі   Аннотация және 1. Кіріспе   Алдын ала дайындықтар  Ұсынылған тәсіл   3.1 Белгілеу   3.2 SPD коллекторларындағы сандық желілер   3.3 Құрылымдық кеңістіктердегі MLR   3.4 Грассман коллекторындағы нейрондық желілер   Эксперименттер   Қорытынды және пайдаланылған әдебиеттер   A. Белгілер   B. Құрылымдық кеңістіктегі MLR   C. Гиперпландарға дейінгі қашықтықтардың перспективасынан MLR тұжырымы   D. Адам әрекетін тану   E. Түйіндердің классификациясы   F. Біздің жұмысымыздың шектеулері   G. Кейбір байланысты анықтамалар   H. Канондық өкілдікті есептеу   I. Ұсынысты дәлелдеу 3.2   J. Ұсынысты дәлелдеу 3.4   K. Ұсынысты дәлелдеу 3.5   L. Ұсынысты дәлелдеу 3.6   M. Ұсынысты дәлелдеу 3.11   N. Ұсынысты дәлелдеу 3.12  4 ЭКСПЕРИМЕНТ  4.1 АДАМ ӘРЕКЕТІН ТАНУ  Біз үш деректер жиынын қолданамыз, яғни, HDM05 (Muller және басқалар, 2007), FPHA (Garcia-Hernando және т.б., 2018) және ¨ NTU RBG+D 60 (NTU60) (Shahroudy және т.б., 2016). Біз желілерімізді келесі заманауи үлгілермен салыстырамыз: SPDNet (Huang & Gool, 2017)[1], SPDNetBN (Brooks және т.б., 2019)[2], SPSDAI (Nguyen, 2022a), GyroAI- HAUNet (Nguyen, 2022b) және MLR-AI (Nguyen & Yang, 2023).   4.1.1 АБЛАЦИЯЛЫҚ ЗЕРТТЕУ    Біздің GyroSpd++ желісінде конволюциондық қабаттың үстіне жинақталған MLR қабаты бар (1-суретті қараңыз). Конволюционды қабатты қолдану мотивациясы  SPD нейрондық желілеріндегі конволюционды қабаттар  ол жергілікті мүмкіндіктерден ғаламдық мүмкіндіктерді шығара алады (әрекет тізбегінің ішкі тізбектеріндегі бірлескен координаталардан есептелген коварианттық матрицалар). Біз конволюциялық қабат үшін Аффин-Инварианттық көрсеткіштерді және MLR қабаты үшін Log-Евклидтік көрсеткіштерді қолданамыз. Қойындыдағы нәтижелер. 1 GyroSpd++ орташа дәлдік бойынша SPD негізгі көрсеткіштерінен тұрақты түрде асып түсетінін көрсетеді. Оның қабаттары үшін Риман метрикасының әртүрлі конструкциялары бар GyroSpd++ нәтижелері D.4.1 қосымшасында келтірілген.    Біз GyroSpd++ MLR деңгейін GyroSpd++ 3.3 бөлімінде ұсынылған MLR қабатымен ауыстыру арқылы құрастырамыз. GyroSpsd++ нәтижелері қойындыда берілген. 1. SPSDAI-дан басқа, GyroSpsd++ орташа дәлдік бойынша HDM05 деректер жиынындағы басқа базалық көрсеткіштерден асып түседі. Сонымен қатар, GyroSpsd++ орташа дәлдік бойынша GyroSpd++ және FPHA және NTU60 деректер жиынындағы барлық базалық көрсеткіштерден асып түседі. Бұл нәтижелер MLR гировекторлық кеңістік тұрғысынан құрылымдық кеңістіктерде жобаланған кезде тиімді екенін көрсетеді. Құрылымдық кеңістіктердегі MLR  4.2 ТҮЙІНДІҢ ЖІКТЕЛУІ  Біз үш деректер жиынын қолданамыз, яғни, Airport (Zhang & Chen, 2018), Pubmed (Namata et al., 2012a) және Cora (Sen et al., 2008), олардың әрқайсысында мыңдаған таңбаланған түйіндері бар бір график бар. Біз Gr-GCN++ желісін (1-суретті қараңыз) ONB перспективасы негізінде оның Gr-GCN-ONB нұсқасымен (Е.2.4 қосымшасын қараңыз) салыстырамыз. Нәтижелер қойындыда көрсетіледі. 2. Екі желі де n = 14 және p = 7 үшін ең жақсы өнімділікті береді. Gr-GCN++ барлық жағдайда Gr-GCN-ONB-дан асып түсетінін көруге болады. Pubmed және Cora деректер жиындарында өнімділік алшақтықтары маңызды.   Авторлары:  (1) Суан Сон Нгуен, ETIS, UMR 8051, CY Cergy Paris университеті, ENSEA, CNRS, Франция (xuan-son.nguyen@ensea.fr);  (2) Шуо Ян, ETIS, UMR 8051, CY Cergy Paris университеті, ENSEA, CNRS, Франция (son.nguyen@ensea.fr);  (3) Aymeric Histace, ETIS, UMR 8051, CY Cergy Paris University, ENSEA, CNRS, Франция (aymeric.histace@ensea.fr).  Бұл қағаз  CC 4.0 Deed (Atribution 4.0 International) лицензиясы бойынша.   архивте қол жетімді  [1] https://github.com/zhiwu-huang/SPDNet.  [2] https://papers.nips.cc/paper/2019/hash/6e69ebbfad976d4637bb4b39de261bf7-Аннотация. html.

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

Tech Hyperbole

hyperbole.tech

Бұл аудио оқиғаның түпнұсқа тілінде жасалған!

Жаңа Римандық желілер әрекетті тану және түйіндерді жіктеу бойынша дәстүрлі үлгілерден асып түседі

About Author

Пікірлер

ТЕГТЕРДІ АЛУ

БҰЛ МАҚАЛА БАСҚАРҒАН

Related Stories

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps