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J-GLOBAL ID：201902233020077234   整理番号：19A0512800

Markov連鎖リフティングと分散ADMM【JST・京大機械翻訳】

Markov Chain Lifting and Distributed ADMM

著者 (2件)： Franca Guilherme (Computer Science Department, Boston College, Chestnut Hill, MA, USA) ,  Bento Jose (Computer Science Department, Boston College, Chestnut Hill, MA, USA)
資料名： IEEE Signal Processing Letters  (IEEE Signal Processing Letters)
巻： 24  号： 3  ページ： 294-298  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0576A  ISSN： 1070-9908  CODEN： ISPLEM  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： 有限マルコフ連鎖の定常状態に収束する時間は,リフティング操作により大幅に低減でき,拡張状態空間上に新しいMarkov連鎖を生成する。二次目的のクラスに対して,乗算器(ADMM)アルゴリズムの分散交互方向法を勾配降下のリフティングとして見ることができる類似の挙動を示した。これは,最適パラメータ調整の下でのより速い収束速度のための深い洞察を提供する。この利得は,Markov連鎖のリフティングとは対照的に常に存在することを予測した。これは,時にはわずかな高速化を与えるだけである。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *Markov連鎖 ,  *リフティング ,  高速化 ,  利得 ,  アルゴリズム ,  乗算器
準シソーラス用語： 収束速度 ,  最適パラメータ ,  状態空間 ,  定常状態 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (2件)： Markov連鎖 ,  リフティング