Fugu-MT 論文翻訳(概要): On Learned Operator Correction in Inverse Problems

論文の概要: On Learned Operator Correction in Inverse Problems

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2005.07069v2
Date: Wed, 21 Oct 2020 13:41:59 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-03 05:04:36.408998
Title: On Learned Operator Correction in Inverse Problems
Title（参考訳）: 逆問題における学習演算子補正について
Authors: Sebastian Lunz, Andreas Hauptmann, Tanja Tarvainen, Carola-Bibiane Sch\"onlieb, Simon Arridge
Abstract要約: 逆問題に対するデータ駆動型明示的モデル修正を学習する可能性について論じる。我々は、データ空間と解空間の両方で明示的に補正する前方随伴補正として可能な解を提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.695455753596677
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: We discuss the possibility to learn a data-driven explicit model correction for inverse problems and whether such a model correction can be used within a variational framework to obtain regularised reconstructions. This paper discusses the conceptual difficulty to learn such a forward model correction and proceeds to present a possible solution as forward-adjoint correction that explicitly corrects in both data and solution spaces. We then derive conditions under which solutions to the variational problem with a learned correction converge to solutions obtained with the correct operator. The proposed approach is evaluated on an application to limited view photoacoustic tomography and compared to the established framework of Bayesian approximation error method.
Abstract（参考訳）: 本稿では,逆問題に対するデータ駆動型明示的モデル補正を学習する可能性と,そのようなモデル補正を変分フレームワーク内で使用して正規化復元を得ることができるかについて議論する。本稿では,このような前方モデル補正を学習する概念的難しさについて論じ,データ空間と解空間の両方において明示的に補正される前方-随伴補正として可能な解を示す。次に、学習された補正を伴う変分問題に対する解が正しい演算子で得られる解に収束する条件を導出する。提案手法は,限られた視野光音響トモグラフィーに適用し,ベイズ近似誤差法の確立した枠組みと比較した。

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