データ再利用による高速反復正則化【JST・京大機械翻訳】

Vega Cristian; Molinari Cesare; Rosasco Lorenzo; Villa Silvia

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202219496935485 整理番号：22P0336342

データ再利用による高速反復正則化【JST・京大機械翻訳】

Fast iterative regularization by reusing data

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (4件)： , , ,
資料名：
発行年： 2022年04月21日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年04月21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)

離散逆問題は,データのノイズに関して,安定した方法で方程式のシステムを解くことに対応する。一意性を強化し,有意義な解決策を選択するための典型的なアプローチは,正則化器を導入することである。多くの応用に対して,正則化器は凸状であるが,多くの場合,それは滑らかで,強く凸でない。本論文では,逆問題を効率的に解くために,プライムデュアルアルゴリズムに基づく2つの新しい反復正則化法を提案した。雑音フリーの場合の解析は,Lagrangeと実現可能性ギャップに対する収束速度を提供した。雑音の多い場合,それは理論的保証で安定性限界と早期停止規則を提供する。本研究の主な新規性は,解集合,すなわち冗長情報に関するいくつかの先験的知識の開発である。より正確に,線形システムが反復に沿って1回以上使用できることを示した。アイデアの単純さにもかかわらず,この手順が数値的応用において驚くべき利点をもたらすことを示す。冗長な情報を利用するための様々なアプローチについて議論し,これは,実装において著者らの仮定と柔軟性と整合する。最後に,全変動によるロバストスパース回復と画像再構成に対する数値シミュレーションによる理論的発見を説明した。提案した手順の効率を確認し,最新の方法と比較した。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , ,
, , , , 【Automatic Indexing@JST】

数値解析,近似法

, ,

前のページに戻る