เครือข่ายความร้อนเวกเตอร์ภายใน
Author
Venue
การประชุมวิชาการนานาชาติด้านการเรียนรู้ของเครื่อง 2024
Abstract
สนามเวกเตอร์ถูกใช้อย่างแพร่หลายในการแทนและจำลองการไหลสำหรับการประยุกต์ใช้ทางวิทยาศาสตร์และวิศวกรรมหลายประเภท บทความนี้นำเสนอสถาปัตยกรรมเครือข่ายประสาทเทียมแบบใหม่ที่สำหรับการเรียนรู้สนามเวกเตอร์สัมผัสที่กำหนดโดยธรรมชาติบนพื้นผิวมัลติแฟกเตอร์ที่ฝังอยู่ใน 3 มิติ วิธีการก่อนหน้านี้ในการเรียนรู้สนามเวกเตอร์บนพื้นผิวจะปฏิบัติกับเวกเตอร์เสมือนเป็นสนามสเกลาร์หลายมิติ โดยใช้สถาปัตยกรรมที่มีค่าสเกลาร์แบบดั้งเดิมในการประมวลผลช่องสัญญาณแต่ละช่องแยกกัน ซึ่งทำให้ไม่สามารถรักษาคุณสมบัติพื้นฐานภายในของสนามเวกเตอร์ได้ แนวคิดหลักของงานนี้คือการแนะนำโมดูลการแพร่กระจายความร้อนแบบเวกเตอร์ที่สามารถฝึกฝนได้ เพื่อกระจายข้อมูลคุณลักษณะที่มีค่าเป็นเวกเตอร์ไปทั่วพื้นผิว ซึ่งเรานำมาผสานเข้ากับสถาปัตยกรรมที่เสนอซึ่งประกอบด้วยเซลล์ประสาทที่มีค่าเป็นเวกเตอร์ สถาปัตยกรรมของเรามีความคงที่ต่อการเคลื่อนที่แบบแข็งของอินพุต การเปลี่ยนรูปทรงแบบไอโซเมตริก และการเลือกฐานสัมผัสท้องถิ่น และมีความทนทานต่อการแบ่งส่วนพื้นผิว เราประเมินเครือข่ายความร้อนเวกเตอร์ของเราบนเมชสามเหลี่ยม และตรวจสอบคุณสมบัติที่ไม่เปลี่ยนแปลงของมันอย่างเป็นรูปธรรม เราได้สาธิตประสิทธิภาพของวิธีการของเราในกรณีการใช้งานที่มีประโยชน์ในอุตสาหกรรม คือการสร้างเมชสี่เหลี่ยม
