論文の概要: DAEs for Linear Inverse Problems: Improved Recovery with Provable Guarantees

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2101.05130v1
• Date: Wed, 13 Jan 2021 15:24:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 08:01:01.329593
• Title: DAEs for Linear Inverse Problems: Improved Recovery with Provable Guarantees
• Title（参考訳）: 線形逆問題に対するdaes:証明可能保証による回復の改善
• Authors: Jasjeet Dhaliwal, Kyle Hambrook
• Abstract要約: 生成前処理は線形逆問題においてスパーシティ前処理よりも優れた結果をもたらすことが示されている。 アートメソッドの現在の状態は、以下の欠点の1つ以上に悩まされている。 本稿では,DAE(Denoising Autos)を先行信号として利用し,元の信号を復元するための勾配降下アルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generative priors have been shown to provide improved results over sparsity priors in linear inverse problems. However, current state of the art methods suffer from one or more of the following drawbacks: (a) speed of recovery is slow; (b) reconstruction quality is deficient; (c) reconstruction quality is contingent on a computationally expensive process of tuning hyperparameters. In this work, we address these issues by utilizing Denoising Auto Encoders (DAEs) as priors and a projected gradient descent algorithm for recovering the original signal. We provide rigorous theoretical guarantees for our method and experimentally demonstrate its superiority over existing state of the art methods in compressive sensing, inpainting, and super-resolution. We find that our algorithm speeds up recovery by two orders of magnitude (over 100x), improves quality of reconstruction by an order of magnitude (over 10x), and does not require tuning hyperparameters.
• Abstract（参考訳）: 生成先行は線形逆問題における疎度先行よりも改善された結果をもたらすことが示されている。 しかし, (a) 回復速度が遅い, (b) 再建品質が不十分, (c) 再構成品質が計算に高価なハイパーパラメータのチューニングプロセスに付随している,といった欠点が, 現状ではある。 そこで本研究では,denoizing auto encoder (daes) をプリエントとして活用し,元の信号回復のための投影勾配降下アルゴリズムを提案する。 我々は,本手法の厳密な理論的保証と,圧縮センシング,塗布,超解像における工法の現状に対する優位性を実験的に実証する。 我々のアルゴリズムは2桁(100倍以上)のリカバリを高速化し、コンストラクションの質を1桁(10倍以上)向上させ、ハイパーパラメータのチューニングを必要としない。

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