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J-GLOBAL ID：202002235269579361   整理番号：20A2273996

加速スパース残差回帰のためのスケッチIRLSの解析【JST・京大機械翻訳】

An Analysis of Sketched IRLS for Accelerated Sparse Residual Regression

著者 (4件)： Iwata Daichi (Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University, Osaka, Japan) ,  Waechter Michael (Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University, Osaka, Japan) ,  Lin Wen-Yan (Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University, Osaka, Japan) ,  Matsushita Yasuyuki (Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University, Osaka, Japan)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 12357  ページ： 609-626  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,スパース残差回帰の問題,すなわち,残差がまばらに分布する解に有利なノルムを用いた線形モデルの学習を研究した。これは,線形系が未知数よりも多くの方程式を持つ広範囲のコンピュータビジョン応用における共通の問題であり,信頼できないものを捨てることによって,方程式の最大実行可能集合を見つけることを望んでいる。著者らは,最もポピュラーな解法の1つ,反復再加重最小二乗法(IRLS)は,マトリックススケッチの利用によって著しく加速することができることを示した。提案手法の収束挙動を解析し,コンピュータビジョン応用の範囲に対する効率を示す。このプロジェクトのためのソースコードは,見つけることができる。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  線形系 ,  *残差 ,  コンピュータビジョン ,  ノルム
準シソーラス用語： 線形モデル ,  ソースコード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： スパース残差回帰 ,  [数式:原文を参照]最小化 ,  ランダムアルゴリズム ,  行列スケッチ

分類 (2件)： 信号理論  (ND02020G) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 加速 ,  残差 ,  スケッチ ,  解析