Symmetrisk positiv definit (SPD) matris inlärningsmetoder har blivit populärt i många bild-och videobehandlingsuppgifter, tack vare deras förmåga att lära sig lämpliga statistiska representationer samtidigt som man respekterar Riemannian geometri underliggande SPD-grenrör. I detta dokument bygger vi en Riemanniansk nätverksarkitektur för att öppna upp en ny riktning av SPD-matrisen icke-linjärt lärande i en djup modell. I synnerhet utformar vi tvåradiga kartskikt för att omvandla SPD-matriser till mer önskvärda SPD-matriser, utnyttja lager för korrigering av eigenvärde för att tillämpa en icke-linjär aktiveringsfunktion på de nya SPD-matriserna och utforma ett logaritmlager för eigenvärde för att utföra Riemannska beräkningar på de resulterande SPD-matriserna för regelbundna produktionsskikt. För att träna det föreslagna djupa nätverket utnyttjar vi en ny backpropagation med en variant av stokastisk lutningsnedstigning på Stiefel-grenrör för att uppdatera de strukturerade anslutningsvikterna och SPD-matrisdata. Vi visar genom experiment att det föreslagna SPD-matrisnätverket helt enkelt kan utbildas och överträffa befintliga SPD-matrisinlärning och toppmoderna metoder i tre typiska visuella klassificeringsuppgifter.
Ett annat relaterat papper handlar om symmetriskt positivt bestämt (SPD) matris lärande REF, som presenterar en ny riktning av SPD matris icke-linjärt lärande i den djupa neurala nätverksmodellen.
A Riemannian Network for SPD Matrix Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}