Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep-RLS: A Model-Inspired Deep Learning Approach to Nonlinear PCA

論文の概要: Deep-RLS: A Model-Inspired Deep Learning Approach to Nonlinear PCA

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.07458v2
Date: Wed, 18 Nov 2020 04:45:01 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-25 07:14:59.835513
Title: Deep-RLS: A Model-Inspired Deep Learning Approach to Nonlinear PCA
Title（参考訳）: Deep-RLS:非線形PCAに対するモデルに基づくディープラーニングアプローチ
Authors: Zahra Esmaeilbeig, Shahin Khobahi, Mojtaba Soltanalian
Abstract要約: 非線形PCAを実現するために,Deep-RLSと呼ばれるタスクベースのディープラーニング手法を提案する。特に、ブラインドソース分離(BSS)問題に対する非線形PCAを定式化し、Deep-RLSが音源信号の復元精度を大幅に向上させることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 12.629088975832797
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this work, we consider the application of model-based deep learning in nonlinear principal component analysis (PCA). Inspired by the deep unfolding methodology, we propose a task-based deep learning approach, referred to as Deep-RLS, that unfolds the iterations of the well-known recursive least squares (RLS) algorithm into the layers of a deep neural network in order to perform nonlinear PCA. In particular, we formulate the nonlinear PCA for the blind source separation (BSS) problem and show through numerical analysis that Deep-RLS results in a significant improvement in the accuracy of recovering the source signals in BSS when compared to the traditional RLS algorithm.
Abstract（参考訳）: 本研究では,非線形主成分分析(pca)におけるモデルベース深層学習の応用について考察する。本稿では,Deep-RLS(Deep-RLS)と呼ばれるタスクベースのディープラーニング手法を提案する。この手法は,よく知られた再帰最小二乗法(RLS)アルゴリズムの繰り返しを,非線形PCAを実行するためにディープニューラルネットワークの層に展開する。特に、ブラインドソース分離(BSS)問題に対する非線形PCAを定式化し、Deep-RLSが従来のRSSアルゴリズムと比較してBSSのソース信号の復元精度を大幅に向上することを示す。

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