En wavelet scattering nätverk beräknar en översättning invariant bild representation som är stabil till deformationer och bevarar högfrekvent information för klassificering. Det kaskader wavelet transform convolutions med icke-linjära modular och medel operatörer. Det första nätverksskiktet ger ut deskriptorer av SIFT-typ, medan nästa skikt ger kompletterande invariant information som förbättrar klassificeringen. Den matematiska analysen av vågetspridningsnätverk förklarar viktiga egenskaper hos djupa konvolutionsnätverk för klassificering. En spridning representation av stationära processer innehåller högre ordning ögonblick och kan därmed diskriminera texturer som har samma Fourier effektspektrum. Toppmoderna klassificeringsresultat erhålls för handskrivna siffror och texturdiskriminering, med en Gaussisk kärna SVM och en generativ PCA-klassificering.
Bruna och Mallat REF föreslog ett wavelet scattering nätverk för att beräkna en översättningsinvariant bild representation.
Invariant Scattering Convolution Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'journal': 'IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}