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J-GLOBAL ID：201702218009888810   整理番号：17A0242126

近位演算子に基づくインコヒーレント解析辞書学習のための効率的アルゴリズム【Powered by NICT】

An efficient algorithm for incoherent analysis dictionary learning based on proximal operator

著者 (4件)： Li Zhenni (School of Computer Science and Engineering, The University of Aizu, Aizu-Wakamatsu City, Fukushima 965-8580, Japan) ,  Hayashi Takafumi (School of Computer Science and Engineering, The University of Aizu, Aizu-Wakamatsu City, Fukushima 965-8580, Japan) ,  Ding Shuxue (School of Computer Science and Engineering, The University of Aizu, Aizu-Wakamatsu City, Fukushima 965-8580, Japan) ,  Xiang Li (School of Computer Science and Engineering, The University of Aizu, Aizu-Wakamatsu City, Fukushima 965-8580, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SMC  ページ： 003546-003549  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 解析辞書学習では,学習済みの辞書は類似の原子を含み,縮退辞書に導く可能性がある。この問題に対処するために,著者らはスパース性のl_1ノルムと同時にコヒーレンスペナルティを有する新規インコヒーレント解析辞書学習アルゴリズムを提案した。全体問題が凸であるが,スパース性正則化とコヒーレンスペナルティによる滑らかでない。,近位演算子はスパース性正則化とコヒーレンスペナルティの滑らかさを克服するために導入した。交互最小化は解析辞書の各列と同様に解析行列の各列の連続して行うものである。解析とシミュレーション研究によれば,提案したアルゴリズムの主な利点は,学習におけるそのより大きな効率と最先端アルゴリズムよりもより高い収束速度である。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： シミュレーション ,  縮退 ,  凸形 ,  *アルゴリズム ,  正則化 ,  ノルム ,  平滑度 ,  *学習 ,  学習アルゴリズム
準シソーラス用語： 収束速度 ,  スパース性 ,  *効率的アルゴリズム ,  *辞書学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 演算子 ,  解析 ,  辞書学習 ,  効率的アルゴリズム