


GNN は時空間情報をどのようにモデル化するのでしょうか?ロンドンのクイーンメアリー大学「時空グラフニューラルネットワーク」のレビュー、時空間グラフニューラルネットワーク手法の簡単な説明
これらの強力なアルゴリズムは、ここ数年で大きな関心を集めています。ただし、このパフォーマンスは静的なグラフ構造の仮定に基づいており、データが時間の経過とともに変化する場合、グラフ ニューラル ネットワークのパフォーマンスが制限されます。シーケンシャル グラフ ニューラル ネットワークは、時間要素を考慮したグラフ ニューラル ネットワークの拡張です。
近年、さまざまな逐次グラフ ニューラル ネットワーク アルゴリズムが提案されており、複数の時間関連のアプリケーションにおいて他の深層学習アルゴリズムよりも優れたパフォーマンスを達成しています。このレビューでは、アルゴリズム、アプリケーション、未解決の課題など、時空間グラフ ニューラル ネットワークに関連する興味深いトピックについて説明します。
3.2 キャラクターのインタラクション
機械学習とコンピューター ビジョンにおいて、時空間領域学習は依然として非常に難しい問題です。主な課題は、大規模な時空間コンテキストにおけるオブジェクトと上位概念の間の相互作用をどのようにモデル化するかということです [18]。このような困難な学習タスクでは、空間関係、局所的な外観、複雑な相互作用と時間の経過に伴う変化を効果的にモデル化することが重要です。 [18] は、時空をループする時空間グラフ ニューラル ネットワーク モデルを導入しました。これは、変化する世界のシーンにおけるさまざまなエンティティやオブジェクトの局所的な外観と複雑な高レベルの相互作用をキャプチャするのに適しています [18]。
3.3 動的グラフ表現
逐次グラフ表現学習は、グラフ機械学習において非常に重要な側面であると常に考えられてきました [15,31]。既存の方法はシーケンス図の離散スナップショットに依存しており、強力な表現を捕捉できないという制限を目的として、[3] は時空間グラフ ニューラル ネットワークに基づく動的グラフ表現学習方法を提案しました。さらに、[15] では現在、時空間 GNN を使用して脳マップを動的に表現しています。マルチターゲット追跡 ビデオにおけるマルチターゲット追跡は、ターゲット間の時空間相互作用のモデル化に大きく依存しています [16]。 [16] は、オブジェクト間の空間的および時間的相互作用をモデル化するための時空間グラフ ニューラル ネットワーク アルゴリズムを提案しました。
3.4 手話通訳
手話は、意味を伝えるために視覚と手動の方法を使用しており、聴覚障害者および聴覚障害者グループにとっての主要なコミュニケーション ツールです。音声言語ユーザーと手話ユーザーの間のコミュニケーションギャップを埋めるために、機械学習テクノロジーが導入されています。従来、ニューラル機械翻訳が広く採用されてきましたが、手話の空間特性を捉えるには、より高度な方法が必要です。 [13] は、手話の時空間構造を捉える能力が高く、従来のニューラル機械翻訳手法と比較して最高のパフォーマンスを達成した、時空間グラフ ニューラル ネットワークに基づく手話翻訳システムを提案しました [13] 。
3.5 テクノロジー成長ランキング
テクノロジーの成長率を理解することは、テクノロジー部門のビジネス戦略の中核となる鍵です。さらに、テクノロジーの成長率とテクノロジー間の関係を予測することは、製品定義、マーケティング戦略、研究開発におけるビジネス上の意思決定に役立ちます。 [32] は、時空間グラフ ニューラル ネットワークに基づいたソーシャル ネットワーク技術の成長ランキングの予測方法を提案しました。
4. 結論
グラフ ニューラル ネットワークは、ここ数年で大きな関心を集めています。これらの強力なアルゴリズムは、深層学習モデルを非ユークリッド空間に拡張します。ただし、グラフ ニューラル ネットワークは静的なグラフ構造の仮定に限定されているため、時間の経過とともにデータが変化する場合のグラフ ニューラル ネットワークのパフォーマンスが制限されます。シーケンシャル グラフ ニューラル ネットワークは、時間要素を考慮したグラフ ニューラル ネットワークの拡張です。この記事では、時空間グラフ ニューラル ネットワークの包括的な概要を説明します。この論文では、時変手法に基づいて時空間グラフ ニューラル ネットワークを 2 つのカテゴリに分類する分類法を提案します。時空間グラフ ニューラル ネットワークの幅広い応用についても説明します。最後に、時空間グラフ ニューラル ネットワークが現在直面している未解決の課題に基づいて、将来の研究の方向性が提案されます。
参考資料: https://www.php.cn/link/1915523773b16865a73a38acc952ccda
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BERT は、2018 年に Google によって提案された事前トレーニング済みの深層学習言語モデルです。正式名は BidirectionEncoderRepresentationsfromTransformers で、Transformer アーキテクチャに基づいており、双方向エンコードの特性を備えています。従来の一方向コーディング モデルと比較して、BERT はテキストを処理するときにコンテキスト情報を同時に考慮できるため、自然言語処理タスクで優れたパフォーマンスを発揮します。その双方向性により、BERT は文内の意味関係をより深く理解できるようになり、それによってモデルの表現能力が向上します。事前トレーニングおよび微調整方法を通じて、BERT は感情分析、命名などのさまざまな自然言語処理タスクに使用できます。

以前に書きましたが、今日は、深層学習テクノロジーが複雑な環境におけるビジョンベースの SLAM (同時ローカリゼーションとマッピング) のパフォーマンスをどのように向上させることができるかについて説明します。ここでは、深部特徴抽出と深度マッチング手法を組み合わせることで、低照度条件、動的照明、テクスチャの弱い領域、激しいセックスなどの困難なシナリオでの適応を改善するように設計された多用途のハイブリッド ビジュアル SLAM システムを紹介します。当社のシステムは、拡張単眼、ステレオ、単眼慣性、ステレオ慣性構成を含む複数のモードをサポートしています。さらに、他の研究にインスピレーションを与えるために、ビジュアル SLAM と深層学習手法を組み合わせる方法も分析します。公開データセットと自己サンプリングデータに関する広範な実験を通じて、測位精度と追跡堅牢性の点で SL-SLAM の優位性を実証しました。

現在の深層学習手法は、モデルの予測結果が実際の状況に最も近くなるように、最適な目的関数を設計することに重点を置いています。同時に、予測に十分な情報を取得するには、適切なアーキテクチャを設計する必要があります。既存の方法は、入力データがレイヤーごとの特徴抽出と空間変換を受けると、大量の情報が失われるという事実を無視しています。この記事では、ディープネットワークを介してデータを送信する際の重要な問題、つまり情報のボトルネックと可逆機能について詳しく説明します。これに基づいて、深層ネットワークが複数の目的を達成するために必要なさまざまな変化に対処するために、プログラマブル勾配情報 (PGI) の概念が提案されています。 PGI は、目的関数を計算するためのターゲット タスクに完全な入力情報を提供することで、ネットワークの重みを更新するための信頼できる勾配情報を取得できます。さらに、新しい軽量ネットワーク フレームワークが設計されています。

潜在空間埋め込み (LatentSpaceEmbedding) は、高次元データを低次元空間にマッピングするプロセスです。機械学習と深層学習の分野では、潜在空間埋め込みは通常、高次元の入力データを低次元のベクトル表現のセットにマッピングするニューラル ネットワーク モデルです。このベクトルのセットは、「潜在ベクトル」または「潜在ベクトル」と呼ばれることがよくあります。エンコーディング」。潜在空間埋め込みの目的は、データ内の重要な特徴をキャプチャし、それらをより簡潔でわかりやすい形式で表現することです。潜在空間埋め込みを通じて、低次元空間でデータの視覚化、分類、クラスタリングなどの操作を実行し、データをよりよく理解して活用できます。潜在空間埋め込みは、画像生成、特徴抽出、次元削減など、多くの分野で幅広い用途があります。潜在空間埋め込みがメイン

今日の急速な技術変化の波の中で、人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、および深層学習 (DL) は輝かしい星のようなもので、情報技術の新しい波をリードしています。これら 3 つの単語は、さまざまな最先端の議論や実践で頻繁に登場しますが、この分野に慣れていない多くの探検家にとって、その具体的な意味や内部のつながりはまだ謎に包まれているかもしれません。そこで、まずはこの写真を見てみましょう。ディープラーニング、機械学習、人工知能の間には密接な相関関係があり、進歩的な関係があることがわかります。ディープラーニングは機械学習の特定の分野であり、機械学習

2006 年にディープ ラーニングの概念が提案されてから、ほぼ 20 年が経過しました。ディープ ラーニングは、人工知能分野における革命として、多くの影響力のあるアルゴリズムを生み出してきました。では、ディープラーニングのトップ 10 アルゴリズムは何だと思いますか?私の考えでは、ディープ ラーニングのトップ アルゴリズムは次のとおりで、いずれもイノベーション、アプリケーションの価値、影響力の点で重要な位置を占めています。 1. ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) の背景: ディープ ニューラル ネットワーク (DNN) は、多層パーセプトロンとも呼ばれ、最も一般的なディープ ラーニング アルゴリズムです。最初に発明されたときは、コンピューティング能力のボトルネックのため疑問視されていました。最近まで長年にわたる計算能力、データの爆発的な増加によって画期的な進歩がもたらされました。 DNN は、複数の隠れ層を含むニューラル ネットワーク モデルです。このモデルでは、各層が入力を次の層に渡し、

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