Abstrakt. Vi anser att problemet med binär bildgenerering med givna egenskaper. Detta problem uppstår i ett antal praktiska tillämpningar, inklusive generering av artificiellt poröst medium för en elektrod av litiumjonbatterier, för sammansatta material, etc. En genererad bild representerar ett poröst medium och är därför föremål för två uppsättningar begränsningar: topologiska begränsningar av strukturen och processbegränsningarna för den fysiska processen över denna struktur. För att utföra bildgenerering måste vi definiera en kartläggning från ett poröst medium till dess fysiska processparametrar. För en given geometri för ett poröst medium kan denna kartläggning göras genom att lösa en partiell differentialekvation (PDE). Att inbädda en PDE-lösare i sökproceduren är dock mycket dyrt. Vi använder ett binariserat neuralt nätverk för att approximera en PDE-lösare. Detta gör att vi kan koda hela problemet som en logisk formel. Vårt viktigaste bidrag är att vi för första gången visar att detta problem kan angripas med hjälp av beslutsförfaranden. Våra experiment visar att vår modell kan producera slumpmässiga begränsade bilder som uppfyller både topologiska och processmässiga begränsningar.
Svyatoslav REF, å andra sidan, genomdriva en PDE som en begränsning genom att använda ett binärt neuralt nätverk som en PDE-lösare med beslutsprocesser.
Constrained Image Generation Using Binarized Neural Networks with Decision Procedures
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}