실시간 순환 학습 및 최대 상관 엔트로피 기준을 활용한 사분수 순환 신경망

Conceitos Básicos

사분수 순환 신경망은 실시간 순환 학습 알고리즘과 최대 상관 엔트로피 기준을 활용하여 3D 및 4D 데이터의 이상치에 강건한 실시간 처리를 수행한다.

Resumo

이 연구에서는 사분수 순환 신경망(QRNN)을 개발하여 실시간 순환 학습(RTRL) 알고리즘과 최대 상관 엔트로피 기준(MCC)을 결합하였다. 이를 통해 3D 및 4D 데이터의 이상치에 강건한 실시간 처리가 가능하다.
주요 내용은 다음과 같다:

사분수 대수를 신경망 구조에 통합하여 데이터의 다차원적 특성을 효과적으로 활용할 수 있다.
RTRL 알고리즘을 사용하여 비선형 동적 패턴을 실시간으로 추적하고 적응할 수 있다.
MCC 손실 함수를 사용하여 이상치에 덜 민감한 강건한 학습이 가능하다.
일반화된 HR 미분 계산법을 활용하여 사분수 학습 알고리즘의 유도를 간단하고 효율적으로 수행할 수 있다.
폐암 방사선 치료를 위한 흉부 내부 마커 움직임 예측 시뮬레이션에서 제안된 QRNN-RTRL-MCC 모델이 우수한 성능을 보였다.

Estatísticas

정상 호흡 시퀀스에서 QRNN RTRL w/ MCC의 RMSE는 1.245 ± 0.004 mm이다.
불규칙 호흡 시퀀스에서 QRNN RTRL w/ MCC의 RMSE는 1.683 ± 0.005 mm이다.
전체 시퀀스에서 QRNN RTRL w/ MCC의 nRMSE는 0.3148 ± 0.0007이다.

Citações

"사분수 순환 신경망은 실시간 순환 학습 알고리즘과 최대 상관 엔트로피 기준을 활용하여 3D 및 4D 데이터의 이상치에 강건한 실시간 처리를 수행한다."
"일반화된 HR 미분 계산법을 활용하여 사분수 학습 알고리즘의 유도를 간단하고 효율적으로 수행할 수 있다."

Principais Insights Extraídos De

Quaternion recurrent neural network with real-time recurrent learning and maximum correntropy criterion

by Pauline Bour... às arxiv.org 04-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2402.14227.pdf

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사분수 순환 신경망의 실시간 처리 성능을 향상시키는 방법으로는 가중치 초기화 및 정규화, 더 나은 활성화 함수 및 최적화 알고리즘의 사용이 있습니다. 가중치 초기화를 효과적으로 수행하고 적절한 정규화 기법을 적용하여 모델의 안정성을 향상시킬 수 있습니다. 또한, ReLU와 같은 더 나은 활성화 함수를 사용하고 Adam 또는 RMSprop과 같은 최적화 알고리즘을 적용하여 학습 속도를 향상시키고 수렴 속도를 개선할 수 있습니다. 이러한 방법을 통해 사분수 순환 신경망의 실시간 처리 능력을 향상시킬 수 있습니다.