Sparse image reconstruction by two phase RBM learning: Application to mine planning
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
A key problem in mine planning is estimating the locations of underground ore bodies from a set of sparse core samples that span the area to be excavated. Data from each sample location are interpreted by a geologist and rendered as an image depicting the local ore distribution. The goal is to reconstruct these sparse samples into a dense image that can correctly account for the underground structure. From a computer vision perspective, this has the form of a sparse data reconstruction problem, and is often tackled using a stochastic reconstruction approach. However in the present case the nature of the data is such that most conventional approaches fall short. In this paper we introduce a stochastic reconstruction method that uses a Restricted Boltzmann Machine (RBM) architecture to solve the problem in a novel way. Specifically, it incorporates a two-phase learning approach that i) uses dense sample information available from already excavated areas of the mine to build a general appearance model, and then ii) conditions this model to account for the data in the core sample images. Reconstruction is then accomplished by sampling the distribution implicit in the in the RBM after learning. Our results show that this approach offers significant improvements to conventional stochastic reconstruction algorithms as the RBM is better able to learn the distribution underlying the sample data.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle