論文の概要: Multilinear Compressive Learning with Prior Knowledge

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07203v1
• Date: Mon, 17 Feb 2020 19:06:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-31 12:52:49.445799
• Title: Multilinear Compressive Learning with Prior Knowledge
• Title（参考訳）: 先行知識を用いたマルチ線形圧縮学習
• Authors: Dat Thanh Tran, Moncef Gabbouj, Alexandros Iosifidis
• Abstract要約: マルチリニア圧縮学習(MCL)フレームワークは、マルチリニア圧縮センシングと機械学習をエンドツーエンドシステムに統合する。 MCLの背後にある主要なアイデアは、下流学習タスクの信号から重要な特徴を捉えることのできるテンソル部分空間の存在を仮定することである。 本稿では、上記の要件、すなわち、関心の信号が分離可能なテンソル部分空間をどうやって見つけるかという、2つの要件に対処する新しい解決策を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 106.12874293597754
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The recently proposed Multilinear Compressive Learning (MCL) framework combines Multilinear Compressive Sensing and Machine Learning into an end-to-end system that takes into account the multidimensional structure of the signals when designing the sensing and feature synthesis components. The key idea behind MCL is the assumption of the existence of a tensor subspace which can capture the essential features from the signal for the downstream learning task. Thus, the ability to find such a discriminative tensor subspace and optimize the system to project the signals onto that data manifold plays an important role in Multilinear Compressive Learning. In this paper, we propose a novel solution to address both of the aforementioned requirements, i.e., How to find those tensor subspaces in which the signals of interest are highly separable? and How to optimize the sensing and feature synthesis components to transform the original signals to the data manifold found in the first question? In our proposal, the discovery of a high-quality data manifold is conducted by training a nonlinear compressive learning system on the inference task. Its knowledge of the data manifold of interest is then progressively transferred to the MCL components via multi-stage supervised training with the supervisory information encoding how the compressed measurements, the synthesized features, and the predictions should be like. The proposed knowledge transfer algorithm also comes with a semi-supervised adaption that enables compressive learning models to utilize unlabeled data effectively. Extensive experiments demonstrate that the proposed knowledge transfer method can effectively train MCL models to compressively sense and synthesize better features for the learning tasks with improved performances, especially when the complexity of the learning task increases.
• Abstract（参考訳）: 最近提案されたMCL(Multilinear Compressive Learning)フレームワークは、センサと特徴合成コンポーネントを設計する際に、信号の多次元構造を考慮したエンドツーエンドシステムに、マルチ線形圧縮センシングと機械学習を組み合わせる。 MCLの背後にある重要なアイデアは、下流学習タスクの信号から重要な特徴を捉えることのできるテンソル部分空間の存在を仮定することである。 したがって、そのような判別テンソル部分空間を見つけ、そのデータ多様体に信号を投影するシステムを最適化する能力は、多線形圧縮学習において重要な役割を果たす。 本稿では、上記の要件、すなわち、関心の信号が分離可能なテンソル部分空間をどうやって見つけるかという、2つの要件に対処する新しい解決策を提案する。 そして、最初の質問で見つかったデータ多様体に元の信号を変換するために、センシングと特徴合成コンポーネントをどう最適化するか? 本提案では,非線形圧縮学習システムを推論タスクで訓練することにより,高品質なデータ多様体の発見を行う。 興味のあるデータ多様体に関するその知識は、圧縮された測定値、合成された特徴、そして予測がどのようにあるべきかをコードする監督情報を用いて、多段階の教師付きトレーニングによって徐々にMCLコンポーネントに転送される。 提案する知識伝達アルゴリズムは、圧縮学習モデルがラベルなしのデータを有効に利用できる半教師付き適応も備えている。 広範な実験により,提案手法はmclモデルを効果的に学習し,特に学習タスクの複雑さが増大する場合において,学習タスクのより優れた特徴を圧縮的に認識し合成できることが示されている。

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