Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bayesian Formulations for Graph Spectral Denoising

論文の概要: Bayesian Formulations for Graph Spectral Denoising

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16378v1
Date: Mon, 27 Nov 2023 23:53:19 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-11-29 20:51:04.826322
Title: Bayesian Formulations for Graph Spectral Denoising
Title（参考訳）: グラフスペクトル復調のためのベイズ式
Authors: Sam Leone, Xingzhi Sun, Michael Perlmutter, Smita Krishnaswamy
Abstract要約: グラフの頂点上で定義される雑音信号について考察し,ガウス,ドロップアウト,均一分布雑音の場合の平滑化アルゴリズムを提案する。画像データ上でのホワイトノイズを効果的に復元するアルゴリズムの能力を実証し,玩具やEHRデータにおける重篤なドロップアウトから推定する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.086602432203417
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We consider noisy signals which are defined on the vertices of a graph and present smoothing algorithms for the cases of Gaussian, dropout, and uniformly distributed noise. The signals are assumed to follow a prior distribution defined in the frequency domain which favors signals which are smooth across the edges of the graph. By pairing this prior distribution with our three models of noise generation, we propose \textit{Maximum A Posteriori} (M.A.P.) estimates of the true signal in the presence of noisy data and provide algorithms for computing the M.A.P. Finally, we demonstrate the algorithms' ability to effectively restore white noise on image data, and from severe dropout in toy \& EHR data.
Abstract（参考訳）: 本稿では,グラフの頂点上で定義される雑音信号について考察し,ガウス,ドロップアウト,均一分布雑音の場合の平滑化アルゴリズムを提案する。信号は、グラフの端を横切るスムーズな信号を好む周波数領域で定義された先行分布に従うと仮定される。この先行分布を3つのノイズ生成モデルと組み合わせることで,ノイズデータの存在下での真の信号の推定を行う \textit{maximum a posteriori} (m.a.p.) を提案し,m.a.p.を計算するアルゴリズムを提供する。

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