抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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近似メッセージパッシング(AMP)は,スパースシステムのような非Gauss分布を有する特定の高次元線形システムに対する効率的な反復パラメータ推定技術である。AMPにおいて,いわゆるOnsager項を,推定誤差を近似的にGaussに保つために追加した。直交AMP(OAMP)は,このOnsager項を必要とせず,直交化手順に代わって,(即ち,直交)過去の誤差に相関しない電流誤差を保つ。本論文では,誤差が「漸近的に独立かつ同一に分布したGauss型」(AIIDG)が,OAMPの魅力的な性能に必須であり,分離可能な機能を保持することを保証する際に,直交性の普遍性と有意性を示した。LL{Weは,任意のプロトタイプに適用できるGram-Schmidt(GS)直交化を通して直交性を確立する簡単で多目的な手順を示す。著者らは,期待値伝搬(EP),ターボ,AMPおよびOAMPのような異なるAMP型アルゴリズムが直交原理の下で統一され,OAMPの単純性と普遍性が古典的線形モデルを超える推定問題のための効率的解を提供することを示した。LL{As例,GSモデルおよびGS直交化によるOAMPの最適化を研究し,多重制約および多重測定変数を有する問題に対して新しいアルゴリズムを開発する,随伴論文において,より関連する応用を検討した。【JST・京大機械翻訳】