Icke-lokala metoder som utnyttjar naturliga signalers självlikhet har studerats väl, till exempel i bildanalys och restaurering. Befintliga metoder, dock, förlita sig på k-nearest grannar (KN) matchning i en fast funktion utrymme. Det största hindret för att optimera denna funktion utrymme w. r. t. program prestanda är icke-differentiability av KNN selection regel. För att övervinna detta föreslår vi en kontinuerlig deterministisk avslappning av KNN-valet som bibehåller differentibiliteten w. r. t. parvisa avstånd, men behåller den ursprungliga KNN som gräns för en temperaturparameter som närmar sig noll. För att utnyttja vår avkoppling, föreslår vi neurala närmaste grannar block (N 3 block), en ny icke-lokal bearbetning lager som utnyttjar principen om självlikhet och kan användas som byggsten i moderna neurala nätverk arkitekturer. 1 Vi visar dess effektivitet för den bestämda resonemang uppgift korrespondens klassificering samt för bild restaurering, inklusive bild denoiserande och enkel bild super-upplösning, där vi överträffar starka konvolutionella neurala nätverk (CNN) baslinjer och nyligen icke-lokala modeller som förlitar sig på KNN urval i hand valda funktioner utrymmen.
N3Net REF föreslog neurala närmaste grannar block för att uppnå icke-lokal drift.
Neural Nearest Neighbors Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}