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J-GLOBAL ID：201802287635306508   整理番号：18A0518735

スパース符号化のためのKrylov部分空間リサイクリング法を用いたADMMペナルティパラメータ選択【Powered by NICT】

ADMM penalty parameter selection with krylov subspace recycling technique for sparse coding

著者 (3件)： Lin Youzuo (Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM 87545, USA) ,  Wohlberg Brendt (Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM 87545, USA) ,  Vesselinov Velimir (Los Alamos National Laboratory, Los Alamos, NM 87545, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIP  ページ： 1945-1949  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： スパース表現は広範囲の分野で広く用いられている。たくさんの異なる方法がスパース符号化問題の乗数(ADMM)の交互方向法は最も一般的な方法の一つであることを解決するために提案した。この方法の欠点の一つは,アルゴリズムパラメータ,ペナルティパラメータ,アルゴリズムの収束速度に大きな影響を与えることを選択する必要がある。数発見的方法が提案されているが,まだはすべての問題に対するこのパラメータの良好な選択を提供する一般的な理論ではない。一つの明白なアプローチは,各反復で多数の種々のパラメータを試み,機能値の最高の削減をもたらすことをさらに進行するであろうが,これは計算コストのかなりの増加を含む。高速変換を用いた演算子に対応する辞書のためのスパース符号化問題を解く,ADMM溶液中で生じる主な線形システムを解くための反復法を必要とする場合,限界追加コストでパラメータの大きな範囲を調べ,ペナルティパラメータの選択へのこの方法のロバスト性を大幅に改善できることを示した。Copyright 2018 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： ロバスト性 ,  高速度 ,  線形系 ,  *ペナルティ ,  逐次近似 ,  発見的方法 ,  *リサイクル ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 計算コスト ,  収束速度 ,  スパース表現 ,  *パラメータ選択 ,  *Krylov部分空間 ,  *スパースコーディング , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： スパース符号化 ,  Krylov部分空間 ,  リサイクリング ,  ペナルティ ,  パラメータ選択