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J-GLOBAL ID：201702234389323121   整理番号：17A1034527

Cramer’rの飽和スパースBayes学習のための結合したRao【Powered by NICT】

On saturation of the Crame ́r Rao Bound for Sparse Bayesian Learning

著者 (2件)： Koochakzadeh Ali (Dept. of Electrical and Computer Engineering, University of California, San Diego, USA) ,  Pal Piya (Dept. of Electrical and Computer Engineering, University of California, San Diego, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICASSP  ページ： 3081-3085  発行年： 2017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： 本論文では,スパースBayes学習(SBL)の枠組みの中である疎なハイパーパラメータの推定に関連したCramerのRao限界,希望信号のスパース性を制御する決定的を解析した。CRBは,測定の数に関して飽和を示すことが示されている,すなわち,測定値の数が無限に向かう場合でさえ,零にいかないことを非負量による低い有界であることができる。さらに,スパースハイパパラメータの非ゼロと零元素に対応するCRBは異なる挙動を示すことができる。ノンゼロ要素のためのCRBは常に辞書のタイプにかかわらず飽和が,辞書は,正規化されたカラムを持つ場合零の元素のためのCRBの飽和が証明可能起こる。非正規化辞書では,あるサブ辞書の特異値は,飽和が起こりうるかどうかを決定,この興味ある現象への将来の研究を促進している。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： *透視図法 ,  正規化
準シソーラス用語： スパース性 ,  ハイパーパラメータ ,  *Bayes学習 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (2件)： 飽和 ,  Bayes学習