論文の概要: unrolling palm for sparse semi-blind source separation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05694v1
• Date: Fri, 10 Dec 2021 17:40:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-13 15:49:02.723139
• Title: unrolling palm for sparse semi-blind source separation
• Title（参考訳）: まばらな半盲源分離のためのアンロールヤシ
• Authors: Mohammad Fahes (1), Christophe Kervazo (1), J\'er\^ome Bobin (2), Florence Tupin (1) ((1) LTCI, T\'el\'ecom Paris, Institut Polytechnique de Paris, Palaiseau, France, (2) CEA Saclay, Gif-sur-Yvette, France)
• Abstract要約: スパースブラインドソース分離(BSS)は、幅広いアプリケーションのための確立されたツールとなっている。 本稿では,アルゴリズムの展開・展開の活発化に資する手法を提案する。 PALMをアンロールすることで、現実的なシミュレーションや地味なデータから生じるデータ駆動の知識を活用することができる。
• 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: Sparse Blind Source Separation (BSS) has become a well established tool for a wide range of applications - for instance, in astrophysics and remote sensing. Classical sparse BSS methods, such as the Proximal Alternating Linearized Minimization (PALM) algorithm, nevertheless often suffer from a difficult hyperparameter choice, which undermines their results. To bypass this pitfall, we propose in this work to build on the thriving field of algorithm unfolding/unrolling. Unrolling PALM enables to leverage the data-driven knowledge stemming from realistic simulations or ground-truth data by learning both PALM hyperparameters and variables. In contrast to most existing unrolled algorithms, which assume a fixed known dictionary during the training and testing phases, this article further emphasizes on the ability to deal with variable mixing matrices (a.k.a. dictionaries). The proposed Learned PALM (LPALM) algorithm thus enables to perform semi-blind source separation, which is key to increase the generalization of the learnt model in real-world applications. We illustrate the relevance of LPALM in astrophysical multispectral imaging: the algorithm not only needs up to $10^4-10^5$ times fewer iterations than PALM, but also improves the separation quality, while avoiding the cumbersome hyperparameter and initialization choice of PALM. We further show that LPALM outperforms other unrolled source separation methods in the semi-blind setting.
• Abstract（参考訳）: スパースブラインドソース分離(BSS)は、天体物理学やリモートセンシングなど、幅広いアプリケーションのための確立されたツールとなっている。 palm(proximal alternating linearized minimization)アルゴリズムのような古典的なスパースbss法は、しかしながら、しばしば困難なハイパーパラメータの選択に苦しめられ、その結果を損なう。 この落とし穴を回避すべく,本研究では,アルゴリズム展開/展開の活発な分野を構築することを提案する。 PALMの展開は、PALMハイパーパラメータと変数の両方を学習することで、現実的なシミュレーションや地平線データから生じるデータ駆動の知識を活用することができる。 トレーニングおよびテストフェーズの間、固定既知の辞書を仮定した既存の未ロールアルゴリズムの多くとは対照的に、この記事では、可変混合行列(すなわち辞書)を扱う能力をさらに強調する。 提案したLearted PALM (LPALM) アルゴリズムは,実世界の応用において学習モデルの一般化を促進する鍵となる半盲音源分離を実現する。 宇宙物理マルチスペクトル画像におけるLPALMの関連性について述べる。このアルゴリズムは、PALMの最大10^4-10^5$倍のイテレーションを必要とするだけでなく、PALMの煩雑なハイパーパラメータや初期化の選択を回避しつつ、分離品質を向上させる。 さらに、LPALMは、セミブレンド設定において、他のアンロールソース分離方法よりも優れていることを示す。

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