論文の概要: Unrolled algorithms for group synchronization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.09418v1
• Date: Tue, 19 Jul 2022 17:25:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-20 14:38:16.464947
• Title: Unrolled algorithms for group synchronization
• Title（参考訳）: グループ同期のための未ロールアルゴリズム
• Authors: Noam Janco and Tamir Bendory
• Abstract要約: 群同期問題は、そのペア比のノイズ測定から群要素の集合を推定することを含む。 群要素を推定する標準的な方法は、線形および非線形作用素を反復的に適用することに基づいている。 深層ニューラルネットワークと構造的類似性により、我々はアルゴリズムのアンロールの概念を採用した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.969977930633441
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The group synchronization problem involves estimating a collection of group elements from noisy measurements of their pairwise ratios. This task is a key component in many computational problems, including the molecular reconstruction problem in single-particle cryo-electron microscopy (cryo-EM). The standard methods to estimate the group elements are based on iteratively applying linear and non-linear operators. Motivated by the structural similarity to deep neural networks, we adopt the concept of algorithm unrolling, where training data is used to optimize the algorithm. We design unrolled algorithms for several group synchronization instances, including synchronization over the group of 3-D rotations: the synchronization problem in cryo-EM. We also apply a similar approach to the multi-reference alignment problem. We show by numerical experiments that the unrolling strategy outperforms existing synchronization algorithms in a wide variety of scenarios.
• Abstract（参考訳）: 群同期問題は、そのペア比のノイズ測定から群要素の集合を推定することを含む。 この課題は、単粒子核電子顕微鏡(cryo-em)における分子再構成問題を含む多くの計算問題において重要な要素である。 群要素を推定する標準的な方法は、線形および非線形作用素を反復的に適用することに基づいている。 ディープニューラルネットワークの構造的類似性に動機づけられ、アルゴリズムの最適化にトレーニングデータを使用するアルゴリズムの展開という概念を採用する。 我々は,3次元回転群上での同期を含む,いくつかのグループ同期インスタンスに対するアンロールアルゴリズムを設計する。 また,マルチリファレンスアライメント問題にも同様のアプローチを適用する。 数値実験により, ロールング戦略が既存の同期アルゴリズムよりも多種多様なシナリオにおいて優れていることを示す。

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