論文の概要: Training-set-free two-stage deep learning for Spectroscopic data de-noising

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.18830v1
• Date: Thu, 29 Feb 2024 03:31:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-01 16:12:51.360985
• Title: Training-set-free two-stage deep learning for Spectroscopic data de-noising
• Title（参考訳）: 分光データ復調のためのトレーニングセットなし2段階深層学習
• Authors: Dongchen Huang. Junde Liu, Tian Qian, and Hongming Weng
• Abstract要約: ノイズ除去は、スペクトル後処理手順における顕著なステップである。 従来の機械学習ベースの手法は高速だが、主に教師付き学習に基づいている。 教師なしのアルゴリズムは遅く、実際の実験的な測定で一般的に高価なトレーニングセットを必要とする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: De-noising is a prominent step in the spectra post-processing procedure. Previous machine learning-based methods are fast but mostly based on supervised learning and require a training set that may be typically expensive in real experimental measurements. Unsupervised learning-based algorithms are slow and require many iterations to achieve convergence. Here, we bridge this gap by proposing a training-set-free two-stage deep learning method. We show that the fuzzy fixed input in previous methods can be improved by introducing an adaptive prior. Combined with more advanced optimization techniques, our approach can achieve five times acceleration compared to previous work. Theoretically, we study the landscape of a corresponding non-convex linear problem, and our results indicates that this problem has benign geometry for first-order algorithms to converge.
• Abstract（参考訳）: ノイズ除去は、スペクトル後処理手順における顕著なステップである。 従来の機械学習ベースの手法は高速だが、主に教師付き学習に基づいており、実際の実験的な測定で一般的に高価なトレーニングセットを必要とする。 教師なし学習に基づくアルゴリズムは、収束を達成するために多くのイテレーションを必要とする。 ここでは、このギャップをトレーニングセットのない2段階深層学習手法によって埋める。 従来手法のファジィ固定入力は適応前処理を導入することで改善可能であることを示す。 より高度な最適化手法と組み合わせることで,従来の5倍の高速化を実現することができる。 理論的には, 対応する非凸線形問題の展望を考察し, この問題には一階アルゴリズムが収束するための良性幾何が存在することを示す。

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