Classification with neural networks with quadratic decision functions

要約

二次決定関数を備えたニューラル ネットワークは、アフィン線形ニューラル ネットワークを備えた標準的なニューラル ネットワークの代替として導入されました。
これらは、識別されるオブジェクトが円や楕円などのコンパクトな基本幾何学形状である場合に有利です。この論文では、分類のためのこのような ansatz 関数の使用を調査します。
特に、手書き数字の分類と亜種の分類について、MNIST データセットのアルゴリズムをテストおよび比較します。
また、ソフトウェア Tensorflow と Keras のニューラル ネットワーク構造に基づいて実装できることも示します。

要約(オリジナル)

Neural network with quadratic decision functions have been introduced as alternatives to standard neural networks with affine linear one. They are advantageous when the objects to be identified are of compact basic geometries like circles, ellipsis etc. In this paper we investigate the use of such ansatz functions for classification. In particular we test and compare the algorithm on the MNIST dataset for classification of handwritten digits and for classification of subspecies. We also show, that the implementation can be based on the neural network structure in the software Tensorflow and Keras, respectively.

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