Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Hypothesis Testing Approach to Nonstationary Source Separation

論文の概要: A Hypothesis Testing Approach to Nonstationary Source Separation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06958v1
Date: Fri, 14 May 2021 16:58:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-05-17 12:35:48.627897
Title: A Hypothesis Testing Approach to Nonstationary Source Separation
Title（参考訳）: 非定常音源分離のための仮説検証手法
Authors: Reza Sameni, Christian Jutten
Abstract要約: 盲目および半盲目多変量観測からの非定常信号の抽出は、再発問題である。非定常性同定のための様々な手法を概説し,仮説テストに基づく新しい汎用フレームワークを提案する。本手法は,非侵襲性胎児心電図抽出に応用されている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.193722258844517
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The extraction of nonstationary signals from blind and semi-blind multivariate observations is a recurrent problem. Numerous algorithms have been developed for this problem, which are based on the exact or approximate joint diagonalization of second or higher order cumulant matrices/tensors of multichannel data. While a great body of research has been dedicated to joint diagonalization algorithms, the selection of the diagonalized matrix/tensor set remains highly problem-specific. Herein, various methods for nonstationarity identification are reviewed and a new general framework based on hypothesis testing is proposed, which results in a classification/clustering perspective to semi-blind source separation of nonstationary components. The proposed method is applied to noninvasive fetal ECG extraction, as case study.
Abstract（参考訳）: 盲点と半盲点の多変量観測から非定常信号の抽出は、繰り返し発生する問題である。マルチチャネルデータの2階以上の累積行列/テンソルの正確なあるいは近似的な関節対角化に基づいて,この問題に対して多数のアルゴリズムが開発された。連立対角化アルゴリズムの研究が盛んに行われているが、対角化行列/テンソル集合の選択は非常に問題に特化している。本稿では,非定常性同定のための様々な手法について検討し,仮説検証に基づく新しい汎用フレームワークを提案し,非定常成分の半盲点分離に対する分類・クラスタリングの観点から考察する。提案法を非侵襲的胎児心電図抽出に応用した。

関連論文リスト

Bias-Corrected Joint Spectral Embedding for Multilayer Networks with Invariant Subspace: Entrywise Eigenvector Perturbation and Inference [0.0]
本稿では、新しいバイアス補正型共同スペクトル埋め込みアルゴリズムを用いて、異種多重ネットワーク間の不変部分空間を推定する。提案アルゴリズムは、閉形式バイアス式を利用して、正方形ネットワーク隣接行列の和の対角偏差を校正する。提案アルゴリズムのエントリワイドな部分空間摂動境界を含むエントリワイドな部分空間推定理論の完全なレシピを確立する。
論文参考訳（メタデータ） (2024-06-12T03:36:55Z)
Revisiting Non-separable Binary Classification and its Applications in Anomaly Detection [10.031370250511207]
XOR の線形分類が可能であることを示す。我々は、SVMの目的に適合し、マージン内または外にあるデータを識別する等分性分離を提案する。分類器はスムーズな近似でニューラルネットワークパイプラインに統合できる。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-03T23:59:03Z)
Anomaly Detection Under Uncertainty Using Distributionally Robust Optimization Approach [0.9217021281095907]
異常検出は、大多数のパターンに従わないデータポイントを見つける問題として定義される。 1クラスのサポートベクトルマシン(SVM)メソッドは、通常のデータポイントと異常を区別するための決定境界を見つけることを目的としている。誤分類の確率が低い分布的に頑健な確率制約モデルを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2023-12-03T06:13:22Z)
Learning Linear Causal Representations from Interventions under General Nonlinear Mixing [52.66151568785088]
介入対象にアクセスできることなく、未知の単一ノード介入を考慮し、強い識別可能性を示す。これは、ディープニューラルネットワークの埋め込みに対する非ペアの介入による因果識別性の最初の例である。
論文参考訳（メタデータ） (2023-06-04T02:32:12Z)
Fusion of Physiological and Behavioural Signals on SPD Manifolds with Application to Stress and Pain Detection [1.9844265130823329]
マルチモーダルストレス/ペイン認識アプローチは、一般的に異なるモーダルから特徴を独立して抽出する。本稿では,Symmetric Positive Definite (SPD) 行列を用いたマルチモーダル応力/塗料検出のための新しい幾何学的枠組みを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-07-17T16:54:24Z)
Self-Supervised Training with Autoencoders for Visual Anomaly Detection [61.62861063776813]
我々は, 正規サンプルの分布を低次元多様体で支持する異常検出において, 特定のユースケースに焦点を当てた。我々は、訓練中に識別情報を活用する自己指導型学習体制に適応するが、通常の例のサブ多様体に焦点をあてる。製造領域における視覚異常検出のための挑戦的なベンチマークであるMVTec ADデータセットで、最先端の新たな結果を達成する。
論文参考訳（メタデータ） (2022-06-23T14:16:30Z)
Optimal Clustering with Bandit Feedback [57.672609011609886]
本稿では,バンディットフィードバックを用いたオンラインクラスタリングの問題点について考察する。これは、NPハード重み付きクラスタリング問題をサブルーチンとして解決する必要性を回避するための、シーケンシャルなテストのための新しい停止規則を含む。合成および実世界のデータセットの広範なシミュレーションを通して、BOCの性能は下界と一致し、非適応的ベースラインアルゴリズムよりも大幅に優れることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2022-02-09T06:05:05Z)
Mean-based Best Arm Identification in Stochastic Bandits under Reward Contamination [80.53485617514707]
本稿では,ギャップベースアルゴリズムと逐次除去に基づく2つのアルゴリズムを提案する。具体的には、ギャップベースのアルゴリズムでは、サンプルの複雑さは定数要素まで最適であり、連続的な除去では対数因子まで最適である。
論文参考訳（メタデータ） (2021-11-14T21:49:58Z)
Temporally Nonstationary Component Analysis; Application to Noninvasive Fetal Electrocardiogram Extraction [12.861130760349631]
音源信号の非定常性を信号分離の識別特性として用いることができる。時間的非定常成分抽出のための半盲音源分離アルゴリズムを提案する。
論文参考訳（メタデータ） (2021-08-20T20:31:19Z)
Improved Slice-wise Tumour Detection in Brain MRIs by Computing Dissimilarities between Latent Representations [68.8204255655161]
磁気共鳴画像(MRI)の異常検出は教師なし手法で行うことができる。本研究では,変分オートエンコーダの潜伏空間における相似関数の計算に基づいて,腫瘍検出のためのスライスワイズ半教師法を提案する。本研究では,高解像度画像上でのモデルをトレーニングし,再現の質を向上させることにより,異なるベースラインに匹敵する結果が得られることを示す。
論文参考訳（メタデータ） (2020-07-24T14:02:09Z)
Saliency-based Weighted Multi-label Linear Discriminant Analysis [101.12909759844946]
複数ラベルの分類課題を解決するために,LDA(Linear Discriminant Analysis)の新たな変種を提案する。提案手法は,個々の試料の重量を定義する確率モデルに基づく。サリエンシに基づく重み付きマルチラベル LDA アプローチは,様々なマルチラベル分類問題の性能改善につながることが示されている。
論文参考訳（メタデータ） (2020-04-08T19:40:53Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。