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J-GLOBAL ID：201502240806991791   整理番号：15A0574470

ランダマイズ適応圧縮サンプリングによる大規模マトリクスの外れ値の同定

Identifying Outliers in Large Matrices via Randomized Adaptive Compressive Sampling

著者 (2件)： LI Xingguo (Univ. Minnesota-Twin Cities, MN, USA) ,  HAUPT Jarvis (Univ. Minnesota-Twin Cities, MN, USA)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 63  号： 5/8  ページ： 1792-1807  発行年： 2015年03月01日 
JST資料番号： C0228A  ISSN： 1053-587X  CODEN： ITPRED  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： ロバストな協調フィルタリング応用における大規模データアレイの崩れたデータ,外れ値の位置同定問題のための大規模マトリクスの外れ値行の位置決定について提案した。シンプルな2ステップ適応センシングと推論方法によるもので,その性能についての理論的保証も確立した。協調フィルタリングタスク,コンピュータビジョンおよび自動偵察での顕著性マップによる外れ値について実験的な性能を示した。雑音のあるあるいは不完全なデータへの拡張についても検討した。

シソーラス用語： 計算機アルゴリズム ,  *信号再生 ,  *信号標本化 ,  *適応制御 ,  *大規模 ,  *マトリックス【母体】 ,  *検出 ,  情報収集 ,  方法論 ,  ロバスト性 ,  位置決め ,  推論 ,  コンピュータビジョン
準シソーラス用語： *ランダマイズドアルゴリズム ,  *圧縮サンプリング ,  *外れ値検出 ,  協調フィルタリング

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  圧縮サンプリング ,  大規模 ,  マトリクス ,  外れ値 ,  同定