文献

J-GLOBAL ID：201802255621417234   整理番号：18A1645561

圧縮センシングのためのオンライン学習センシング行列とスパース化辞書【JST・京大機械翻訳】

Online learning sensing matrix and sparsifying dictionary simultaneously for compressive sensing

著者 (2件)： Hong Tao (Department of Computer Science, Technion - Israel Institute of Technology, Haifa 32000, Israel) ,  Zhu Zhihui (The Center for Imaging Science, The Johns Hopkins University, Baltimore, MD USA)
資料名： Signal Processing  (Signal Processing)
巻： 153  ページ： 188-196  発行年： 2018年 
JST資料番号： A0102B  ISSN： 0165-1684  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,大規模訓練データセット上で,センシング行列とスパース化辞書(SMSD)を同時に学習する問題を考察した。定式化された共同学習問題を扱うために,固定スパース化辞書を持つセンシング行列を最適化するための閉形式解と,センシング行列が与えられたときの大規模データセット上のスパース化辞書を学習する確率的方法からなるオンラインアルゴリズムを提案した。大規模データセットに関する訓練から利益を得て,提案したアルゴリズムによる得られた圧縮センシング(CS)システムは,既存のものよりも信号回復精度に関してはるかに良い性能をもたらした。自然画像に関するシミュレーション結果は,既存の方法と比較して提案したオンラインアルゴリズムの有効性を実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 定式化 ,  *アルゴリズム ,  シミュレーション ,  最適化 ,  計算機シミュレーション
準シソーラス用語： 自然画像 ,  信号回復 ,  オンラインアルゴリズム ,  確率的方法 ,  大規模データセット ,  閉形式解 ,  協調学習 ,  訓練データ ,  *オンライン学習 ,  *圧縮センシング , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 圧縮センシング ,  マトリックス設計のセンシング ,  辞書化辞書 ,  大規模データセット ,  オンライン学習

分類 (1件)： 信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 圧縮センシング ,  オンライン学習 ,  センシング ,  行列 ,  辞書