利用可精确求解循环神经网络中的行波进行图像分割
计算机视觉与模式识别
2023-11-29 v1 机器学习
神经与进化计算
摘要
我们研究利用循环神经网络中的时空动力学进行图像分割，其中每个单元的状态由复数给出。我们展示该网络生成复杂的时空动力学，可依据场景结构特征有效地将图像划分为若干组。利用该循环网络动力学的精确解，我们给出了网络中对象分割机制的精确描述，清晰数学地阐释了网络执行该任务的原理。随后我们演示了一种简单的对象分割算法，可泛化至从灰度图像中简单几何对象到自然图像的各种输入。所有图像上的对象分割由单一循环神经网络完成，该网络具有固定的一组权重。这展示了当采用将结构、动力学与计算相结合的数学方法构建时，循环神经网络的表达潜力。
引用
@article{arxiv.2311.16943,
title = {Image segmentation with traveling waves in an exactly solvable recurrent neural network},
author = {Luisa H. B. Liboni and Roberto C. Budzinski and Alexandra N. Busch and Sindy Löwe and Thomas A. Keller and Max Welling and Lyle E. Muller},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.16943},
year = {2023}
}