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/2211.07621v2
• Date: Thu, 12 Dec 2024 01:34:09 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-13 15:57:55.587007
• Title: Alternating minimization algorithm with initialization analysis for r-local and k-sparse unlabeled sensing
• Title（参考訳）: r-ローカルおよび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, Shuchin Aeron, Abiy Tasissa,
• Abstract要約: 実験の結果,提案アルゴリズムは高速で,置換モデルにも適用でき,測定行列の選択にも頑健であることがわかった。 また,リンク線形回帰問題に対して,本アルゴリズムを複数の実データセット上で検証し,ベースライン法よりも優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.433637831618007
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Unlabeled sensing is a linear inverse problem with permuted measurements. We propose an alternating minimization (AltMin) algorithm with a suitable initialization for two widely considered permutation models: partially shuffled/$k$-sparse permutations and $r$-local/block diagonal permutations. Key to the performance of the AltMin algorithm is the initialization. For the exact unlabeled sensing problem, assuming either a Gaussian measurement matrix or a sub-Gaussian signal, we bound the initialization error in terms of the number of blocks $s$ and the number of shuffles $k$. Experimental results show that our algorithm is fast, applicable to both permutation models, and robust to choice of measurement matrix. We also test our algorithm on several real datasets for the linked linear regression problem and show superior performance compared to baseline methods.
• Abstract（参考訳）: ラベルなしセンシングは、置換測定の線形逆問題である。 本稿では、部分シャッフル/$k$スパース置換と$r$-ローカル/ブロック対角置換という2つの広く検討されている置換モデルに対して、適切な初期化を施した交互最小化(AltMin)アルゴリズムを提案する。 AltMinアルゴリズムの性能の鍵は初期化である。 厳密なラベル付きセンシング問題に対して、ガウス測度行列か準ガウス信号のいずれかを仮定すると、初期化誤差はブロック数$s$とシャッフル数$k$に制限する。 実験の結果,提案アルゴリズムは高速で,置換モデルにも適用でき,測定行列の選択にも頑健であることがわかった。 また,リンク線形回帰問題に対して,本アルゴリズムを複数の実データセット上で検証し,ベースライン法よりも優れた性能を示す。

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