適応的土地分類のための等方的活性化関数を用いた四元数ニューラルネットワーク

摘要

我々は土地分類において散乱波の偏波状態と偏波度の重要性に着目し、それをポアンカレ球上（内）のベクトルとして幾何的に表現したパラメータを四元数ニューラルネットワーク（QNN）で処理する手法を提案し、高度な結果を残してきた。QNNは活性化関数によって入力情報を非線形処理することで、各クラスのベクトルクラスタを三次元空間上でスプリットすることができる。しかしこのQNNでは活性化関数が非等方的な関数であるため、ポアンカレ球空間の等方性にそぐわない。本論文では新たに等方的な活性化関数を提案する。土地分類実験を行ったところ、提案した手法により平均精度が92.9%から95.1%に上昇した。