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J-GLOBAL ID：202002219409906722   整理番号：20A2551392

質量分析に適用したスパース信号回復のためのSPOQ lp-Over-lq正則化【JST・京大機械翻訳】

SPOQ $¥ell _p$-Over-$¥ell _q$ Regularization for Sparse Signal Recovery Applied to Mass Spectrometry

著者 (4件)： Cherni Afef (Department of Aix-Marseille Univ, CNRS, Centrale Marseille, UMR 7373, France) ,  Chouzenoux Emilie (Universite Paris-Saclay, CentraleSupelec, Inria, Centre de Vision Nume ́rique, Gif-sur-Yvette, France) ,  Duval Laurent (ESIEE Paris, University Gustave Eiffel, LIGM, Noisy-le-Grand 93160, and IFP Energies nouvelles, Rueil-Malmaison, France) ,  Pesquet Jean-Christophe (Universite Paris-Saclay, CentraleSupelec, Inria, Centre de Vision Nume ́rique, Gif-sur-Yvette, France)
資料名： IEEE Transactions on Signal Processing  (IEEE Transactions on Signal Processing)
巻： 68  ページ： 6070-6084  発行年： 2020年 
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： 劣決定あるいは不良設定逆問題は,扱いやすい最適化アルゴリズムによる音解に対する追加情報を必要とする。スパース性は,信号復元,画像回復,または機械学習における多数のアプリケーションで,その物質に対する発見的方法をもたらす。l_0計数測度は,ほとんど扱いにくいので,多くの統計的または学習アプローチが,l_1ノルムのような計算可能なプロキシに投資されている。しかし,後者はスパースデータに対するスケール不変性の望ましい性質を示さない。ブラインドデコンボリューションのために最初に導入したSOOT Euclid/Taxicab l_1-over-l_2ノルム比を拡張し,平滑化(約)スケール不変ペナルティ関数のファミリーであるSPOQを提案した。それは,l_p-over-l_q準ノルム/ノルム比に対するLipschitz微分可能な代理物から成り,p→0,2およびq≧2であった。このサロゲートは,可変メトリックフォワードバックワードアルゴリズムを一般化する新しい主要化最小化信頼領域アプローチに組み込まれる。自然スパース質量分光法信号に対して,SPOQは,いくつかの性能測度において,l_0,l_1,Cauchy,Welsch,SCADおよびCEL0ペナルティを著しく凌駕することを示した。SPOQハイパーパラメータチューニングに関するガイドラインも提供し,簡単なデータ駆動選択を示唆した。Copyright 2020 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： 測度 ,  学習 ,  音響 ,  最適化手法 ,  微分 ,  ペナルティ関数 ,  平滑化 ,  信号再生 ,  応用プログラム ,  逆問題 ,  *正則化 ,  ペナルティ ,  ノルム ,  機械学習 ,  画像復元

分類 (4件)： 信号理論  (ND02020G) ,  通信網  (ND07030A) ,  通信方式一般  (ND07010E) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (4件)： 質量分析 ,  スパース信号回復 ,  LP ,  正則化