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J-GLOBAL ID：202002262149761155   整理番号：20A2035550

Frank-Wolfeネットワーク:非スパース符号化のための解釈可能な深い構造【JST・京大機械翻訳】

Frank-Wolfe Network: An Interpretable Deep Structure for Non-Sparse Coding

著者 (5件)： Liu Dong (CAS Key Laboratory of Technology in Geo-Spatial Information Processing and Application System, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Sun Ke (CAS Key Laboratory of Technology in Geo-Spatial Information Processing and Application System, University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Wang Zhangyang (Department of Computer Science and Engineering, Texas A&M University, College Station, TX, USA) ,  Liu Runsheng (University of Science and Technology of China, Hefei, China) ,  Zha Zheng-Jun (CAS Key Laboratory of Technology in Geo-Spatial Information Processing and Application System, University of Science and Technology of China, Hefei, China)
資料名： IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology  (IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology)
巻： 30  号： 9  ページ： 3068-3080  発行年： 2020年 
JST資料番号： W0321A  ISSN： 1051-8215  CODEN： ITCTEM  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： L_p-ノルム制約符号化の問題は,信号をL_p-ボール内にある符号に変換し,信号を最も忠実に再構成することである。スパース符号化の名前の下での以前の研究は,L_0とL_1ノルムのケースを考慮した。p>1値,すなわち,本論文で研究した非スパース符号化の場合,は困難のままである。p≧1のL_p-ノルム制約問題を解くためのFrank-Wolfeアルゴリズムの非回転と切断により,そのアーキテクチャが触発された,Frank-Wolfeネットワーク(F-W Net)という解釈可能な深い構造を提案した。L_pノルム制約に対するFrank-Wolfeソルバは,pによってパラメータ化し,プール_pと呼ばれる新しい閉形式非線形ユニットを導くことを示した。プール_pユニットは,従来のプール化,活性化,および正規化操作をリンクし,F-Wネットを既存の深いネットワークから発見的に設計するか,または投影された勾配降下アルゴリズムから変換する。さらに,ハイパーパラメータpは,F-Wネットにおけるプレコセンの代わりに学習可能であり,それは,未知pの場合でも,非スパース符号化問題を,うまく解くことを示した。F-Wネットが強力な学習能力を示す手書き数字認識のタスクと同様に,広範囲のシミュレーションに関するF-Wネットの性能を評価する。次に,F-Wネットの畳込みバージョンを提案し,F-Wネットが印象的有効性,柔軟性およびロバスト性を示す,画像雑音除去および超解像タスクに畳込みF-Wネットを適用した。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： アルゴリズム ,  畳込み ,  学習 ,  *ネットワーク ,  超解像 ,  計算機アーキテクチャ ,  正規化 ,  ロバスト性 ,  ノルム
準シソーラス用語： ソルバ ,  学習能力 ,  閉形式 ,  *スパースコーディング ,  画像雑音除去 ,  ハイパーパラメータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  テレビジョン一般  (ND12031N)

タイトルに関連する用語 (1件)： スパース符号化