記事「取引におけるニューラルネットワーク：点群解析（PointNet）」についてのディスカッション 新しいコメント MetaQuotes 2025.05.05 11:57 新しい記事「取引におけるニューラルネットワーク：点群解析（PointNet）」はパブリッシュされました: 直接的な点群解析は、不要なデータの増加を避け、分類やセグメンテーションタスクにおけるモデルの性能を向上させます。このような手法は、元データの摂動に対して高い性能と堅牢性を示します。 点群は、メッシュに伴う組み合わせの不整合や複雑さを回避できる、シンプルで統一された構造です。点群には従来の形式がないため、ほとんどの研究者は通常、そのようなデータセットをディープネットワークアーキテクチャに渡す前に、通常の3Dボクセルグリッドまたは画像セットに変換します。しかしこの変換処理は、データを不必要に大きくし、量子化アーティファクトを生じさせる可能性があり、データ本来の不変性を損なうことがあります。 このため、一部の研究者は、点群を直接使用して3Dジオメトリを別の方法で表現するようになりました。このような生のデータを扱うモデルでは、点群が単なる点の集合であり、その要素の順序に不変であるという特性を考慮する必要があります。したがって、モデルの計算にはある種の対称性が求められます。 そのような解決策の1つが論文「PointNet:Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation」で提案されています。この研究で紹介されたPointNetは、点群を直接入力として受け取り、データセット全体に対するクラスラベルや、各点に対するセグメンテーションラベルを出力する統一的なアーキテクチャです。 作者: Dmitriy Gizlyk 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
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点群は、メッシュに伴う組み合わせの不整合や複雑さを回避できる、シンプルで統一された構造です。点群には従来の形式がないため、ほとんどの研究者は通常、そのようなデータセットをディープネットワークアーキテクチャに渡す前に、通常の3Dボクセルグリッドまたは画像セットに変換します。しかしこの変換処理は、データを不必要に大きくし、量子化アーティファクトを生じさせる可能性があり、データ本来の不変性を損なうことがあります。
このため、一部の研究者は、点群を直接使用して3Dジオメトリを別の方法で表現するようになりました。このような生のデータを扱うモデルでは、点群が単なる点の集合であり、その要素の順序に不変であるという特性を考慮する必要があります。したがって、モデルの計算にはある種の対称性が求められます。
そのような解決策の1つが論文「PointNet:Deep Learning on Point Sets for 3D Classification and Segmentation」で提案されています。この研究で紹介されたPointNetは、点群を直接入力として受け取り、データセット全体に対するクラスラベルや、各点に対するセグメンテーションラベルを出力する統一的なアーキテクチャです。
作者: Dmitriy Gizlyk