論文の概要: Bayesian Formulations for Graph Spectral Denoising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.16378v2
• Date: Fri, 8 Dec 2023 22:23:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-13 01:01:12.872780
• 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: 本稿では,グラフ上の信号としてモデル化された複雑なデータに関連付けられた特徴を,前もって滑らかに表現する問題を考察する。 本稿では, ガウス雑音, 落下音, 均一分布雑音によって信号が乱される場合のアルゴリズムを提案する。 単一セルRNAシークエンスデータにおいて、画像データ上の白色ノイズや重篤なドロップアウトから信号を効果的に復元するアルゴリズムの能力を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.086602432203417
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Here we consider the problem of denoising features associated to complex data, modeled as signals on a graph, via a smoothness prior. This is motivated in part by settings such as single-cell RNA where the data is very high-dimensional, but its structure can be captured via an affinity graph. This allows us to utilize ideas from graph signal processing. In particular, we present algorithms for the cases where the signal is perturbed by Gaussian noise, 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 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 signals from white noise on image data and from severe dropout in single-cell RNA sequence data.
• Abstract（参考訳）: ここでは,グラフ上の信号としてモデル化された複雑なデータに関連付けられた特徴を,より滑らかに表現する問題を考察する。 これは、データが非常に高次元である単細胞rnaのような設定によって動機付けられるが、その構造は親和性グラフで捉えることができる。 これにより、グラフ信号処理からアイデアを活用できる。 特に,信号がガウスノイズ,ドロップアウト,均一分布雑音によって乱される場合の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。 本稿では,この事前分布と雑音発生の3つのモデルを組み合わせることで,ノイズデータの存在下での真信号の最大A Posteriori (M.A.P.)の推定と,M.A.P.の計算アルゴリズムを提案する。

関連論文リスト

• Unsupervised Denoising for Signal-Dependent and Row-Correlated Imaging Noise [54.0185721303932]
  本稿では,行関連の画像ノイズを処理できる,教師なしのディープラーニングベースデノイザについて紹介する。 提案手法では,特殊設計の自己回帰デコーダを備えた変分オートエンコーダを用いる。 本手法では,事前学習した雑音モデルを必要としないため,雑音のないデータを用いてスクラッチから訓練することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-11T20:48:20Z)
• Statistical Component Separation for Targeted Signal Recovery in Noisy Mixtures [2.619794838436152]
  統計的成分分離」問題は、雑音混合からターゲット信号の統計的記述子のセットを予め定義された状態に戻すことに焦点を当てている。 提案手法は,ほとんどの状況において,標準的なデノナイジング手法よりも,対象データのディスクリプタの回復性が高いことを示す。 我々は,この手法を,初期手法に新たな視点を与える拡散ステップワイズアルゴリズムを導入することで拡張する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-26T18:51:02Z)
• Score-based Diffusion Models in Function Space [140.792362459734]
  拡散モデルは、最近、生成モデリングの強力なフレームワークとして登場した。 本稿では,関数空間における拡散モデルをトレーニングするためのDDO(Denoising Diffusion Operators)という,数学的に厳密なフレームワークを提案する。 データ解像度に依存しない固定コストで、対応する離散化アルゴリズムが正確なサンプルを生成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-14T23:50:53Z)
• Optimal Algorithms for the Inhomogeneous Spiked Wigner Model [89.1371983413931]
  不均一な問題に対する近似メッセージパッシングアルゴリズム(AMP)を導出する。 特に,情報理論の閾値よりも大きい信号と雑音の比を必要とする既知のアルゴリズムが,ランダムよりも優れた処理を行うための統計的・計算的ギャップの存在を同定する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-13T19:57:17Z)
• Graph Signal Sampling for Inductive One-Bit Matrix Completion: a Closed-form Solution [112.3443939502313]
  グラフ信号解析と処理の利点を享受する統合グラフ信号サンプリングフレームワークを提案する。 キーとなる考え方は、各ユーザのアイテムのレーティングをアイテムイットグラフの頂点上の関数(信号)に変換することである。 オンライン設定では、グラフフーリエ領域における連続ランダムガウス雑音を考慮したベイズ拡張(BGS-IMC)を開発する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-08T08:17:43Z)
• CFNet: Conditional Filter Learning with Dynamic Noise Estimation for Real Image Denoising [37.29552796977652]
  本稿では、カメラ内信号処理パイプラインを用いた異方性ガウス/ポアソンガウス分布によって近似された実雑音について考察する。 本稿では,特徴位置の異なる最適なカーネルを画像とノイズマップの局所的特徴により適応的に推定できる条件付きフィルタを提案する。 また,CNN構造にノイズ推定や非ブラインド復調を行う場合,反復的特徴復調を導出する前に連続的にノイズを更新すると考える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-26T14:28:54Z)
• FiGLearn: Filter and Graph Learning using Optimal Transport [49.428169585114496]
  信号観測からグラフとその生成フィルタを学習するための新しいグラフ信号処理フレームワークを提案する。 ごくわずかな情報しか得られない場合、このフレームワークが欠落した値を推測するのにどのように使えるかを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-29T10:00:42Z)
• Unrolling of Deep Graph Total Variation for Image Denoising [106.93258903150702]
  本稿では,従来のグラフ信号フィルタリングと深い特徴学習を併用して,競合するハイブリッド設計を提案する。 解釈可能な低パスグラフフィルタを用い、最先端のDL復調方式DnCNNよりも80%少ないネットワークパラメータを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-10-21T20:04:22Z)
• Weak Detection in the Spiked Wigner Model with General Rank [13.45821655503426]
  我々は,信号+雑音型行列モデルから信号を検出する統計的決定過程を付加的なウィグナー雑音で検討する。 本稿では,信号の分布や雑音に依存しないデータ行列の線形スペクトル統計に基づく仮説テストを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-16T06:40:24Z)

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。