Fugu-MT 論文翻訳(概要): Alternating minimization algorithm with initialization analysis for r-local and k-sparse unlabeled sensing

論文の概要: Alternating minimization algorithm with initialization analysis for r-local and k-sparse unlabeled sensing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.07621v1
Date: Mon, 14 Nov 2022 18:44:55 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-15 21:38:00.613648
Title: Alternating minimization algorithm with initialization analysis for r-local and k-sparse unlabeled sensing
Title（参考訳）: r局所およびkスパース非ラベルセンシングの初期化解析を用いた交代最小化アルゴリズム
Authors: Ahmed Abbasi, Abiy Tasissa, Shuchin Aeron
Abstract要約: ラベルなしセンシング問題は、変分線形測定から未知の信号を復元することである。広範に検討されているk-スパース置換モデルに対して,初期化に適した交互最小化アルゴリズムを提案する。我々のアルゴリズムは計算にスケーラブルであり、ベースライン法と比較すると、実データや合成データに対して優れた性能が得られる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 10.751269349279912
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: The unlabeled sensing problem is to recover an unknown signal from permuted linear measurements. We propose an alternating minimization algorithm with a suitable initialization for the widely considered k-sparse permutation model. Assuming either a Gaussian measurement matrix or a sub-Gaussian signal, we upper bound the initialization error for the r-local and k-sparse permutation models in terms of the block size $r$ and the number of shuffles k, respectively. Our algorithm is computationally scalable and, compared to baseline methods, achieves superior performance on real and synthetic datasets.
Abstract（参考訳）: ラベルなしセンシング問題は、変分線形測定から未知の信号を復元することである。広く検討されているk-スパース置換モデルに対して適切な初期化を持つ交互最小化アルゴリズムを提案する。ガウス計測行列または準ガウス信号のどちらかを仮定すると、ブロックサイズ $r$ とシャッフル k の点で r-局所および k-スパース置換モデルの初期化誤差を上限とする。アルゴリズムは計算処理がスケーラブルで,ベースライン法に比べ,実データと合成データで優れた性能を実現する。

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