論文の概要: Nonparametric Evaluation of Noisy ICA Solutions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.08468v3
• Date: Tue, 05 Nov 2024 19:38:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-07 19:20:15.676557
• Title: Nonparametric Evaluation of Noisy ICA Solutions
• Title（参考訳）: 雑音ICA溶液の非パラメトリック評価
• Authors: Syamantak Kumar, Purnamrita Sarkar, Peter Bickel, Derek Bean,
• Abstract要約: ブラインドソース分離(BSS)モデルとして独立成分分析(ICA)が1980年代に導入された。 任意のガウス雑音を持つICAの正しいアルゴリズムを適応的に選択する非パラメトリックスコアを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.749787074942513
• License:
• Abstract: Independent Component Analysis (ICA) was introduced in the 1980's as a model for Blind Source Separation (BSS), which refers to the process of recovering the sources underlying a mixture of signals, with little knowledge about the source signals or the mixing process. While there are many sophisticated algorithms for estimation, different methods have different shortcomings. In this paper, we develop a nonparametric score to adaptively pick the right algorithm for ICA with arbitrary Gaussian noise. The novelty of this score stems from the fact that it just assumes a finite second moment of the data and uses the characteristic function to evaluate the quality of the estimated mixing matrix without any knowledge of the parameters of the noise distribution. In addition, we propose some new contrast functions and algorithms that enjoy the same fast computability as existing algorithms like FASTICA and JADE but work in domains where the former may fail. While these also may have weaknesses, our proposed diagnostic, as shown by our simulations, can remedy them. Finally, we propose a theoretical framework to analyze the local and global convergence properties of our algorithms.
• Abstract（参考訳）: 独立成分分析(Independent Component Analysis, ICA)は、1980年代にブラインド音源分離(BSS)のモデルとして導入された。 推定には多くの高度なアルゴリズムがあるが、異なる手法には欠点がある。 本稿では,任意のガウス雑音を持つICAの正しいアルゴリズムを適応的に選択する非パラメトリックスコアを開発する。 このスコアの新規性は、データの有限第2モーメントを仮定し、特性関数を用いて、ノイズ分布のパラメータを知らずに推定混合行列の品質を評価することに起因している。 さらに、FASTICAやJADEのような既存のアルゴリズムと同じ高速計算性を持つ新しいコントラスト関数やアルゴリズムを提案するが、前者が失敗する可能性のある領域では機能しない。 それらにも弱点があるかもしれないが、我々のシミュレーションが示すように、我々の提案した診断はそれらを治療することができる。 最後に,アルゴリズムの局所的および大域的収束特性を解析するための理論的枠組みを提案する。

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