Die Studie präsentiert einen neuartigen Ansatz namens Latent Neural Cellular Automata (LNCA), um die inhärenten Beschränkungen von neuronalen zellulären Automaten (NCA) in Bezug auf Rechenressourcen zu adressieren. Der Kerngedanke ist es, die NCA-Berechnungen vom Eingaberaum in einen komprimierten latenten Raum zu verlagern, der von einem Autoencoder-Modell gelernt wird.
Zunächst wird der Autoencoder trainiert, um einen latenten Raum zu konstruieren, der die wesentlichen Informationen für die NCA-Verarbeitung enthält und gleichzeitig die Rekonstruktionsgenauigkeit beibehält. Anschließend wird die NCA-Komponente trainiert, um die Bildwiederherstellung innerhalb dieses latenten Raums durchzuführen.
Die Evaluierung erfolgt auf synthetischen und realen Datensätzen für die Aufgaben der Bildentlärmung und Entunschärfung. Die Ergebnisse zeigen, dass LNCA eine signifikante Reduzierung des Rechenaufwands und des Grafikspeicherverbrauchs im Vergleich zu state-of-the-art NCA-Modellen wie ViTCA erreicht, bei gleichzeitig konkurrenzfähiger Rekonstruktionsleistung. Insbesondere kann LNCA Eingaben verarbeiten, die bis zu 16-mal größer sind als die von ViTCA, unter Verwendung der gleichen Ressourcen.
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by Andrea Menta... at arxiv.org 03-26-2024
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