自分の経路を選ぶ:Bregman距離フレームワークにおける勾配降下【JST・京大機械翻訳】

Benning Martin; Betcke Marta M.; Ehrhardt Matthias J.; Schonlieb Carola-Bibiane

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204854210288 整理番号：21P0005700

自分の経路を選ぶ:Bregman距離フレームワークにおける勾配降下【JST・京大機械翻訳】

Choose your path wisely: gradient descent in a Bregman distance framework

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発行年： 2017年12月11日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年05月25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)

線形化Bregman反復として知られる文献における勾配降下の特殊形式の拡張を,非凸関数の大きなクラスに対して提案した。古典的(2乗)2ノルムメトリックを,適切な凸面とより低い半連続関数に基づいて,一般化Bregman距離で勾配降下設定で置き換えた。アルゴリズムの全体的収束を,Kurdyka-Lojasiwicz特性を満たす関数に対して証明した。用例は,異なるスケールの特徴が,反復を通して導入され,粗から微細に移行することを示している。スケールに関するこの粗から細かいアプローチは,従来の勾配降下または投影と近位勾配降下で得られたものより優れている非凸最適化問題の解を回復させる。初期停止と組み合わせた線形化Bregman反復の有効性を,並列磁気共鳴イメージング,ブラインドデコンボリューション,およびニューラルネットワークによる画像分類の適用のために例証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般

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