論文の概要: Deep Learning Meets Adaptive Filtering: A Stein's Unbiased Risk Estimator Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.16708v2
• Date: Mon, 2 Oct 2023 02:22:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-03 17:04:53.745891
• Title: Deep Learning Meets Adaptive Filtering: A Stein's Unbiased Risk Estimator Approach
• Title（参考訳）: Deep LearningがAdaptive Filteringと出会う: スタインの偏見のないリスク推定手法
• Authors: Zahra Esmaeilbeig and Mojtaba Soltanalian
• Abstract要約: 本稿では,Deep RLSとDeep EASIと呼ばれる新しいタスクベースディープラーニングフレームワークを紹介する。 これらのアーキテクチャは、元のアルゴリズムのイテレーションをディープニューラルネットワークのレイヤに変換する。 さらに性能を向上させるために、スタインの非バイアスリスク推定器に基づく損失関数を用いた深層無ループネットワークのトレーニングを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.887632153924512
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper revisits two prominent adaptive filtering algorithms through the lens of algorithm unrolling, namely recursive least squares (RLS) and equivariant adaptive source separation (EASI), in the context of source estimation and separation. Building upon the unrolling methodology, we introduce novel task-based deep learning frameworks, denoted as Deep RLS and Deep EASI. These architectures transform the iterations of the original algorithms into layers of a deep neural network, thereby enabling efficient source signal estimation by taking advantage of a training process. To further enhance performance, we propose training these deep unrolled networks utilizing a loss function grounded on a Stein's unbiased risk estimator (SURE). Our empirical evaluations demonstrate the efficacy of this SURE-based approach for enhanced source signal estimation.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,アルゴリズム展開のレンズを通して,再帰的最小二乗法 (rls) と等価適応音源分離法 (easi) の2つの特徴ある適応フィルタリングアルゴリズムについて検討する。 アンロール手法に基づいて,Deep RLSとDeep EASIと称される新しいタスクベースディープラーニングフレームワークを導入する。 これらのアーキテクチャは、元のアルゴリズムのイテレーションをディープニューラルネットワークのレイヤーに変換し、トレーニングプロセスを利用して効率的なソース信号推定を可能にする。 さらに,Stein's unbiased risk estimator (SURE) に基づく損失関数を用いて,これらの深層学習ネットワークを訓練することを提案する。 実験により,このSUREに基づく音源信号推定手法の有効性を実証した。

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