論文の概要: On the Contractivity of Plug-and-Play Operators

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16899v3
• Date: Sun, 17 Dec 2023 02:19:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-19 20:10:16.671581
• Title: On the Contractivity of Plug-and-Play Operators
• Title（参考訳）: プラグアンドプレイ演算子の収縮性について
• Authors: Chirayu D. Athalye, Kunal N. Chaudhury, and Bhartendu Kumar
• Abstract要約: ノイズ・アンド・プレイの正規化では、ISTAやADMといったアルゴリズムの演算子をパワーラーに置き換える。 この形式的な置換は、実際は驚くほどうまく機能する。 実際は。 様々な画像応用の最先端の結果が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.218821754886514
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In plug-and-play (PnP) regularization, the proximal operator in algorithms such as ISTA and ADMM is replaced by a powerful denoiser. This formal substitution works surprisingly well in practice. In fact, PnP has been shown to give state-of-the-art results for various imaging applications. The empirical success of PnP has motivated researchers to understand its theoretical underpinnings and, in particular, its convergence. It was shown in prior work that for kernel denoisers such as the nonlocal means, PnP-ISTA provably converges under some strong assumptions on the forward model. The present work is motivated by the following questions: Can we relax the assumptions on the forward model? Can the convergence analysis be extended to PnP-ADMM? Can we estimate the convergence rate? In this letter, we resolve these questions using the contraction mapping theorem: (i) for symmetric denoisers, we show that (under mild conditions) PnP-ISTA and PnP-ADMM exhibit linear convergence; and (ii) for kernel denoisers, we show that PnP-ISTA and PnP-ADMM converge linearly for image inpainting. We validate our theoretical findings using reconstruction experiments.
• Abstract（参考訳）: プラグ・アンド・プレイ(PnP)正則化では、ISTAやADMMといったアルゴリズムの近似演算子を強力なデノイザに置き換える。 この形式的な置換は実際驚くほどうまく機能する。 実際、PnPは様々なイメージング応用に最先端の結果をもたらすことが示されている。 pnpの実証的な成功は、研究者がその理論的基盤、特に収束を理解する動機となった。 先行研究において、非局所的な手段のようなカーネルのノイズに対して、pnp-istaは前方モデル上のいくつかの強い仮定の下で確実に収束することを示した。 フォワードモデルにおける仮定を緩和できるか? 収束解析はPnP-ADMMに拡張できるのか? 収束率を推定できますか? 本文では, 縮尺写像定理を用いてこれらの問題を解く。 i) 対称雑音に対するPnP-ISTAとPnP-ADMMが線形収束を示すことを示す。 (II) カーネルデノイザでは, PnP-ISTA と PnP-ADMM がイメージインペイントに対して直線的に収束することを示す。 再建実験を用いて理論的知見を検証した。

関連論文リスト

• Non-asymptotic bounds for forward processes in denoising diffusions: Ornstein-Uhlenbeck is hard to beat [49.1574468325115]
  本稿では,全変動(TV)における前方拡散誤差の非漸近的境界について述べる。 我々は、R$からFarthestモードまでの距離でマルチモーダルデータ分布をパラメライズし、加法的および乗法的雑音による前方拡散を考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-25T10:28:31Z)
• Convergence of Nonconvex PnP-ADMM with MMSE Denoisers [8.034511587847158]
  マルチプライヤのプラグ・アンド・プレイ交互方向法 (ADMM) は, 物理測定に広く用いられている。 しかし、そのことが観察されている。 ADMMはしばしば、拡張CNNに対しても経験的に収束する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T18:52:47Z)
• Stable Nonconvex-Nonconcave Training via Linear Interpolation [51.668052890249726]
  本稿では,ニューラルネットワークトレーニングを安定化(大規模)するための原理的手法として,線形アヘッドの理論解析を提案する。 最適化過程の不安定性は、しばしば損失ランドスケープの非単調性によって引き起こされるものであり、非拡張作用素の理論を活用することによって線型性がいかに役立つかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-20T12:45:12Z)
• Prior Mismatch and Adaptation in PnP-ADMM with a Nonconvex Convergence Analysis [20.63188897629508]
  Plug-and-Playは、逆イメージング問題を解決するために広く使われているファミリーメソッドである。 ディープ・メソッドは、前者が強力なデノイザを用いて得られるとき、最先端の性能を達成することが示されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-29T20:49:00Z)
• Modeling the space-time correlation of pulsed twin beams [68.8204255655161]
  パラメトリックダウンコンバージョンによって生成される絡み合ったツインビームは、画像指向アプリケーションで好まれるソースである。 本研究では,時間消費数値シミュレーションと非現実的な平面波ポンプ理論のギャップを埋めることを目的とした半解析モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-18T11:29:49Z)
• Optimality Guarantees for Particle Belief Approximation of POMDPs [55.83001584645448]
  部分的に観測可能なマルコフ決定プロセス(POMDP)は、現実の意思決定と制御の問題に対する柔軟な表現を提供する。 POMDPは、特に状態と観測空間が連続的またはハイブリッドである場合、解決するのが非常に難しい。 本稿では,これらのアルゴリズムが使用する粒子フィルタリング手法の近似誤差を特徴付ける理論を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-10T21:11:55Z)
• FaDIn: Fast Discretized Inference for Hawkes Processes with General Parametric Kernels [82.53569355337586]
  この研究は、有限なサポートを持つ一般パラメトリックカーネルを用いた時間点プロセス推論の効率的な解を提供する。 脳磁図(MEG)により記録された脳信号からの刺激誘発パターンの発生をモデル化し,その有効性を評価する。 その結果,提案手法により,最先端技術よりもパターン遅延の推定精度が向上することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-10T12:35:02Z)
• Proximal denoiser for convergent plug-and-play optimization with nonconvex regularization [7.0226402509856225]
  Plug-and-Play ()メソッドは、ニューラルネットワーク演算子をデノナイジング演算子に置き換えることで、アルゴリズムによって、近位姿勢の逆問題を解決する。 このデノイザが実際に勾配関数に対応していることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-31T14:05:20Z)
• On Maximum-a-Posteriori estimation with Plug & Play priors and stochastic gradient descent [13.168923974530307]
  画像問題の解法は、通常、明示的なデータ可能性関数と、その解の明確な期待特性とを結合する。 明示的なモデリングから離れて、画像復調アルゴリズムによって定義された暗黙の先行値の使用について、いくつかの最近の研究が提案され、研究されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-16T20:50:08Z)
• Causal Expectation-Maximisation [70.45873402967297]
  ポリツリーグラフを特徴とするモデルにおいても因果推論はNPハードであることを示す。 我々は因果EMアルゴリズムを導入し、分類的表現変数のデータから潜伏変数の不確かさを再構築する。 我々は、反事実境界が構造方程式の知識なしにしばしば計算できるというトレンドのアイデアには、目立たずの制限があるように思える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-04T10:25:13Z)
• Plug-and-play ISTA converges with kernel denoisers [21.361571421723262]
  プラグアンドプレイ(ブルー)法は画像正規化の最近のパラダイムである。 この点における根本的な問題は、核の理論的収束である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-07T06:25:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。