Abstrakt. Neurala nätverk inom det verkliga området har studerats under lång tid och uppnått lovande resultat i många visionsuppgifter under de senaste åren. Utbyggnaderna av de neurala nätverksmodellerna inom andra nummerfält och deras potentiella tillämpningar är dock ännu inte helt undersökta. Fokusering på färgbilder, som naturligt kan representeras som quaternion matriser, föreslår vi en quaternion convolutional neural network (QCNN) modell för att få mer representativa funktioner. I synnerhet, vi om-designar de grundläggande modulerna som convolution skikt och fullt anslutna lager i quaternion domänen, som kan användas för att etablera fullt-quaternion convolutional neurala nätverk. Dessutom är dessa moduler kompatibla med nästan alla djupinlärningsmetoder och kan enkelt anslutas till traditionella CNN. Vi testar våra QCNN-modeller i både färgbildsklassificering och denoiserande uppgifter. Experimentella resultat visar att de överträffar de verkligt värderade CNN med samma strukturer.
Parallellt Zhu et al. föreslog Quaternion CNN och tillämpade dem på bildklassificering och denomineringsuppgifter REF.
Quaternion Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}