論文の概要: Unfolded Algorithms for Deep Phase Retrieval
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.11102v1
- Date: Mon, 21 Dec 2020 03:46:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-27 06:45:16.111449
- Title: Unfolded Algorithms for Deep Phase Retrieval
- Title（参考訳）: 深層位相検索のための展開アルゴリズム
- Authors: Naveed Naimipour, Shahin Khobahi, Mojtaba Soltanalian
- Abstract要約: Unfolded Phase Retrieval (UPR) と呼ばれるハイブリッドモデルベースのデータ駆動型ディープアーキテクチャを提案する。
提案手法は,定評のあるモデルベースアルゴリズムの汎用性と解釈性が有効である。
センシングマトリクスと信号処理アルゴリズムの合同設計を考察し,そのプロセスにおける深い展開手法を応用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.14838937433809
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Exploring the idea of phase retrieval has been intriguing researchers for
decades, due to its appearance in a wide range of applications. The task of a
phase retrieval algorithm is typically to recover a signal from linear
phaseless measurements. In this paper, we approach the problem by proposing a
hybrid model-based data-driven deep architecture, referred to as Unfolded Phase
Retrieval (UPR), that exhibits significant potential in improving the
performance of state-of-the art data-driven and model-based phase retrieval
algorithms. The proposed method benefits from versatility and interpretability
of well-established model-based algorithms, while simultaneously benefiting
from the expressive power of deep neural networks. In particular, our proposed
model-based deep architecture is applied to the conventional phase retrieval
problem (via the incremental reshaped Wirtinger flow algorithm) and the sparse
phase retrieval problem (via the sparse truncated amplitude flow algorithm),
showing immense promise in both cases. Furthermore, we consider a joint design
of the sensing matrix and the signal processing algorithm and utilize the deep
unfolding technique in the process. Our numerical results illustrate the
effectiveness of such hybrid model-based and data-driven frameworks and
showcase the untapped potential of data-aided methodologies to enhance the
existing phase retrieval algorithms.
- Abstract（参考訳）: 位相探索というアイデアは、広範囲のアプリケーションに現れるため、何十年もの間、研究者の興味を惹きつけてきた。
位相探索アルゴリズムの課題は、通常、線形位相レス測定から信号を回復することである。
本稿では,unfolded phase retrieval (upr) と呼ばれるハイブリッドモデルに基づくデータ駆動型ディープアーキテクチャを提案し,最新データ駆動型およびモデルベースフェーズ検索アルゴリズムの性能向上に有意な可能性を示す。
提案手法は、モデルベースアルゴリズムの汎用性と解釈可能性から恩恵を受けると同時に、深層ニューラルネットワークの表現力から恩恵を受ける。
特に,提案するモデルに基づくディープ・アーキテクチャは,従来の位相探索問題(インクリメンタル・リフォーム・ワーチンガー・フロー・アルゴリズム)とスパース位相検索問題(スパース・トラクテッド・振幅・フロー・アルゴリズム)に適用され,両ケースで有望な結果が得られた。
さらに,センシングマトリクスと信号処理アルゴリズムの合同設計について検討し,その過程での深い展開法を応用した。
計算結果は,このようなハイブリッドモデルとデータ駆動型フレームワークの有効性を示し,既存の位相探索アルゴリズムを強化するために,データ支援手法の未使用の可能性を示す。
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