Djupt lärande har åstadkommit ett anmärkningsvärt genombrott inom flera områden, framför allt när det gäller taligenkänning, behandling av naturligt språk och datorseende. I synnerhet, convolutional neural network (CNN) arkitekturer som för närvarande producerar state-of-the-art prestanda på en mängd olika bildanalys uppgifter såsom objekt detektering och igenkänning. Merparten av djuplärande forskning har hittills fokuserat på att hantera 1D, 2D, eller 3D Euclideanstrukturerade data såsom akustiska signaler, bilder, eller videor. Nyligen har det funnits ett ökande intresse för geometriskt djupinlärning, försöker generalisera djupinlärningsmetoder till icke-Euklidiska strukturerade data såsom grafer och grenrör, med en mängd olika tillämpningar från domänerna nätverksanalys, beräknings samhällsvetenskap, eller datorgrafik. I detta dokument föreslår vi en enhetlig ram som gör det möjligt att generalisera CNN-arkitekturer till icke-Euklidiska domäner (grafer och grenrör) och lära sig lokala, stationära och kompositionella uppgiftsspecifika funktioner. Vi visar att olika icke-Euklidiska CNN-metoder som tidigare föreslagits i litteraturen kan betraktas som särskilda fall av vårt ramverk. Vi testar den föreslagna metoden på standarduppgifter från områdena för bild-, graf- och 3D-formanalys och visar att den konsekvent överträffar tidigare tillvägagångssätt.
Blandning Modell Networks (MoNet) REF generaliserar djupt lärande metoder till icke-Euklidiska domäner (grafer och grenrör) genom att kombinera tidigare metoder, t.ex. klassisk Euclidean CNN, Geodesic CNN, och Anisotropic CNN.
Geometric Deep Learning on Graphs and Manifolds Using Mixture Model CNNs
{'venue': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'journal': '2017 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}