論文の概要: QCM-SGM+: Improved Quantized Compressed Sensing With Score-Based Generative Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2302.00919v3
• Date: Thu, 14 Dec 2023 16:42:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-16 05:19:27.777520
• Title: QCM-SGM+: Improved Quantized Compressed Sensing With Score-Based Generative Models
• Title（参考訳）: QCM-SGM+:スコアベース生成モデルによる量子圧縮センシングの改良
• Authors: Xiangming Meng and Yoshiyuki Kabashima
• Abstract要約: 実際に圧縮センシング(CS)において、得られた測定値は通常、伝送または記憶に先立って限られたビット数に量子化を必要とする。 一般行列を効果的に扱えるQCS-SGMの先進版であるQCS-SGM+を導入する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.49551570305112
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In practical compressed sensing (CS), the obtained measurements typically necessitate quantization to a limited number of bits prior to transmission or storage. This nonlinear quantization process poses significant recovery challenges, particularly with extreme coarse quantization such as 1-bit. Recently, an efficient algorithm called QCS-SGM was proposed for quantized CS (QCS) which utilizes score-based generative models (SGM) as an implicit prior. Due to the adeptness of SGM in capturing the intricate structures of natural signals, QCS-SGM substantially outperforms previous QCS methods. However, QCS-SGM is constrained to (approximately) row-orthogonal sensing matrices as the computation of the likelihood score becomes intractable otherwise. To address this limitation, we introduce an advanced variant of QCS-SGM, termed QCS-SGM+, capable of handling general matrices effectively. The key idea is a Bayesian inference perspective on the likelihood score computation, wherein expectation propagation is employed for its approximate computation. Extensive experiments are conducted, demonstrating the substantial superiority of QCS-SGM+ over QCS-SGM for general sensing matrices beyond mere row-orthogonality.
• Abstract（参考訳）: 実際に圧縮センシング(CS)において、得られた測定値は通常、伝送または記憶の前に限られたビット数に量子化を必要とする。 この非線形量子化プロセスは、特に1ビットのような極端に粗い量子化において、大きな回復の課題をもたらす。 近年、スコアベース生成モデル(SGM)を暗黙の先行として利用する量子CS(QCS)に対して、QCS-SGMと呼ばれる効率的なアルゴリズムが提案されている。 自然信号の複雑な構造を捉える際にSGMが有効であることから、QCS-SGMは従来のQCS法よりも大幅に優れていた。 しかし、QCS-SGMは、確率スコアの計算が難解になるにつれて(ほぼ)行直交の知覚行列に制約される。 この制限に対処するために、一般行列を効果的に処理できるQCS-SGM+と呼ばれる先進的なQCS-SGMを導入した。 鍵となるアイデアは、近似計算に期待伝播が用いられる確率スコア計算に関するベイズ推論の視点である。 また,QCS-SGMよりもQCS-SGM+の方が,行直交性以上の一般感覚行列に対してかなり優れていることを示した。

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