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J-GLOBAL ID：202002283973959995   整理番号：20A0286767

融合Lasso法に基づく疎パラメータの分散推定【JST・京大機械翻訳】

Distributed estimation for sparse parameter based on fused-lasso technique

著者 (4件)： Huang Wei (College of Computer Science, Zhejiang University of Technology,Hangzhou,China) ,  Li Qiang (College of Computer Science, Zhejiang University of Technology,Hangzhou,China) ,  Chen Chao (College of Computer Science, Zhejiang University of Technology,Hangzhou,China) ,  Yao Xinwei (College of Computer Science, Zhejiang University of Technology,Hangzhou,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICSPCC  ページ： 1-6  発行年： 2019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： 適応ネットワークにおけるスパースパラメータの推定は,最近,適応フィルタリングの分野において最新の話題になっている。いくつかの場合において,スパース性の特徴は真のパラメータの連続的なエントリーの違いにおいても見出される。すなわち,非ゼロ要素は真のパラメータの一つまたはそれ以上の領域で組み立てられる可能性がある。本論文では,そのようなパラメータを回復するための融合スパース拡散LMSアルゴリズムを提案した。提案したアルゴリズムは,まばらな正則化項に依存し,それ自身のスパース性を強化し,隣接する非ゼロエントリーの類似性を強化するために,スパース正則化項を融合した。次に,提案したアルゴリズムの平均意味における収束の条件を提供した。数値シミュレーションを行い,いくつかの他のアルゴリズムに対する提案アルゴリズムの優位性を示した。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： 正則化 ,  *アルゴリズム ,  類似性 ,  パラメータ推定 ,  適応フィルタリング
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  LMSアルゴリズム ,  スパース性 ,  適応ネットワーク ,  *分散推定 , 【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 (3件)： 融合 ,  パラメータ ,  分散推定