多様体勾配降下は多チャネルスパースブラインドデコンボリューションを証明可能かつ効率的に解決する【JST・京大機械翻訳】

Shi Laixi; Chi Yuejie

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201664580560 整理番号：21P0020153

多様体勾配降下は多チャネルスパースブラインドデコンボリューションを証明可能かつ効率的に解決する【JST・京大機械翻訳】

Manifold Gradient Descent Solves Multi-Channel Sparse Blind Deconvolution Provably and Efficiently

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発行年： 2019年11月25日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年04月05日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

マルチチャネルスパースブラインドデコンボリューション,または畳み込みスパース符号化は,スパースである多重入力信号によるその巡回畳込みを観察することによって,未知フィルタを学習する問題に言及する。この問題は,信号処理,コンピュータビジョン,および逆問題における多数の応用を見出す。しかし,未知フィルタと入力に関する観測の双線形構造,ならびにスパース性制約によりフィルタを効率的に学習することは挑戦的である。本論文では,スパース性促進損失関数の滑らかな代理を最小化することにより,球多様体上の非凸最適化に基づく新しいアプローチを提案した。ランダム初期化による多様体勾配降下は,観測の数が適切なランダムデータモデルの下で十分に大きいので,スケーリングとシフト曖昧さまでフィルタをおそらく回復することを実証した。数値的実験を行い,既存のものと比較して提案した方法の性能を説明した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

信号理論 , 図形・画像処理一般

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