PALMNUT:振幅と位相の分離正則化への応用による強化近位交互線形化最小化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Liu Yunsong; Haldar Justin P.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202216742377609 整理番号：22P0218447

PALMNUT:振幅と位相の分離正則化への応用による強化近位交互線形化最小化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

PALMNUT: An Enhanced Proximal Alternating Linearized Minimization Algorithm with Application to Separate Regularization of Magnitude and Phase

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発行年： 2020年12月16日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年12月16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)

画像の大きさと位相の個別正則化による複雑な画像再構成のための新しいアルゴリズムを導入した。この最適化問題は,多くの異なる画像再構成コンテキストにおいて興味深いが,非凸であり,解くのは難しい。本研究では,まず,この最適化問題を解くために,以前の近位交互線形化最小化(PALM)アルゴリズムの新しい実装について述べた。次に,PALMへの強化を行い,PALMとNsterovの運動量とを組み合わせた新しいアルゴリズム,および座標的Lipschitz様限界から導かれた非結合座標ステップサイズに依存する新しいアプローチを導いた。理論的に,著者らは,PALMNUT(Nesterovの運動量のない)のバージョンが目的関数を単調に減少させ,多くの事例で保証された収束に導くことを確立した。磁気共鳴イメージングの文脈で得られた経験的結果は,PALMNUTが交互最小化のような一般的既存手法よりも計算上の利点を有することを示した。著者らの焦点は,大きさと位相正則化の分離への応用に重点を置くが,同じアプローチが,類似の目的関数構造を有する他の非凸最適化問題にも有用であることを期待する。【JST・京大機械翻訳】

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, , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般 , 医用画像処理

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