論文の概要: Quantized Compressed Sensing with Score-Based Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.13006v1
• Date: Wed, 2 Nov 2022 15:19:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-27 13:35:03.312361
• Title: Quantized Compressed Sensing with Score-Based Generative Models
• Title（参考訳）: スコアベース生成モデルを用いた量子圧縮センシング
• Authors: Xiangming Meng and Yoshiyuki Kabashima
• Abstract要約: 我々は、SGM(QCS-SGM)を用いた量子化圧縮センシングと呼ばれる教師なしのデータ駆動方式を提案する。 提案したQCS-SGMは、分布内および分布外の両方において、既存の最先端アルゴリズムよりも大幅に優れている。 後部サンプリング法として、QCS-SGMは、再構成結果の信頼区間や不確実性推定を得るために容易に使用できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.066320781596792
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We consider the general problem of recovering a high-dimensional signal from noisy quantized measurements. Quantization, especially coarse quantization such as one-bit sign measurements, leads to severe information loss and thus a good prior knowledge of the unknown signal is helpful for accurate recovery. Motivated by the power of score-based generative models (SGM, also known as diffusion models) in capturing the rich structure of natural signals beyond simple sparsity, we propose an unsupervised data-driven approach called quantized compressed sensing with SGM (QCS-SGM), where the prior distribution is modeled by a pre-trained SGM. To perform posterior sampling, an annealed pseudo-likelihood score called noise perturbed pseudo-likelihood score is introduced and combined with the prior score of SGM. The proposed QCS-SGM applies to arbitrary number of quantization bits. Experiments on a variety of baseline datasets demonstrate that the proposed QCS-SGM significantly outperforms existing state-of-the-art algorithms by a large margin for both in-distribution and out-of-distribution samples. Moreover, as a posterior sampling method, QCS-SGM can be easily used to obtain confidence intervals or uncertainty estimates of the reconstructed results. The code for the experiments will be open-sourced at https://github.com/mengxiangming/QCS-SGM upon future publication.
• Abstract（参考訳）: ノイズ量子化測定から高次元信号を復元する一般的な問題を考える。 量子化、特に1ビット符号測定のような粗い量子化は、重大な情報損失をもたらし、未知の信号の事前知識が正確な回復に有用である。 単純なスパース性を超えた自然信号の豊かな構造を捉えるためのスコアベース生成モデル(sgm、拡散モデルとも呼ばれる)の力に動機づけられ、sgm(qcs-sgm)を用いた量子化圧縮センシングと呼ばれる教師なしデータ駆動アプローチを提案し、事前学習したsgmによって事前分布をモデル化する。 後部サンプリングを行うには、ノイズ摂動擬似様相スコアと呼ばれる焼鈍擬似様相スコアを導入し、SGMの先行スコアと組み合わせる。 提案したQCS-SGMは任意の数の量子化ビットに適用できる。 様々なベースラインデータセットの実験により、提案されたQCS-SGMは、分布内および分布外の両方のサンプルに対して、既存の最先端アルゴリズムよりも大幅に優れていることが示された。 さらに、後部サンプリング法として、QCS-SGMを用いて、再構成結果の信頼区間や不確実性推定を得ることができる。 実験のコードはhttps://github.com/mengxiangming/QCS-SGMで公開される。

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