論文の概要: Adaptive Selection of Sampling-Reconstruction in Fourier Compressed Sensing
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.11738v1
- Date: Wed, 18 Sep 2024 06:51:29 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-19 19:00:08.044106
- Title: Adaptive Selection of Sampling-Reconstruction in Fourier Compressed Sensing
- Title（参考訳）: フーリエ圧縮センシングにおけるサンプリング再構成の適応的選択
- Authors: Seongmin Hong, Jaehyeok Bae, Jongho Lee, Se Young Chun,
- Abstract要約: 圧縮センシング(CS)は、ナイキストサンプリングの非効率性を克服するために出現している。
従来の最適化ベースの再構築は遅く、実際に正確なイメージを得ることはできない。
ディープラーニングベースの再構築は、有望な代替手段だ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.775902519100075
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Compressed sensing (CS) has emerged to overcome the inefficiency of Nyquist sampling. However, traditional optimization-based reconstruction is slow and can not yield an exact image in practice. Deep learning-based reconstruction has been a promising alternative to optimization-based reconstruction, outperforming it in accuracy and computation speed. Finding an efficient sampling method with deep learning-based reconstruction, especially for Fourier CS remains a challenge. Existing joint optimization of sampling-reconstruction works (H1) optimize the sampling mask but have low potential as it is not adaptive to each data point. Adaptive sampling (H2) has also disadvantages of difficult optimization and Pareto sub-optimality. Here, we propose a novel adaptive selection of sampling-reconstruction (H1.5) framework that selects the best sampling mask and reconstruction network for each input data. We provide theorems that our method has a higher potential than H1 and effectively solves the Pareto sub-optimality problem in sampling-reconstruction by using separate reconstruction networks for different sampling masks. To select the best sampling mask, we propose to quantify the high-frequency Bayesian uncertainty of the input, using a super-resolution space generation model. Our method outperforms joint optimization of sampling-reconstruction (H1) and adaptive sampling (H2) by achieving significant improvements on several Fourier CS problems.
- Abstract（参考訳）: 圧縮センシング(CS)は、ナイキストサンプリングの非効率性を克服するために出現している。
しかし、従来の最適化に基づく再構築は遅く、実際に正確な画像を得ることはできない。
ディープラーニングベースの再構築は、最適化ベースの再構築に代わる有望な代替手段であり、精度と計算速度で優れている。
深層学習に基づく再構成による効率的なサンプリング手法の発見は,特にフーリエCSの課題である。
サンプリング・再構成作業(H1)の既存の共同最適化は、サンプリングマスクを最適化するが、各データポイントに適応しないためポテンシャルは低い。
アダプティブサンプリング(H2)は、難しい最適化とパレート準最適性にも欠点がある。
本稿では,各入力データに対して最適なサンプリングマスクと再構成ネットワークを選択する,サンプリング・再構成(H1.5)フレームワークの適応的選択を提案する。
我々は,本手法がH1よりも高いポテンシャルを持つこと,サンプリング・リコンストラクションにおけるパレート準最適問題を,異なるサンプリングマスクに対して別々の再構成ネットワークを用いて効果的に解くことを定理として提案する。
最適なサンプリングマスクを選択するために,超高分解能空間生成モデルを用いて,入力の高周波ベイズ不確かさを定量化する。
提案手法は,複数のフーリエCS問題において有意な改善を達成し,サンプリング・再構成(H1)と適応サンプリング(H2)の併用最適化に優れる。
関連論文リスト
- Proximal Oracles for Optimization and Sampling [18.77973093341588]
非滑らかな目的関数による凸最適化と非滑らかなポテンシャルによる対数凹型サンプリングについて検討する。
非滑らか性による課題を克服するため、アルゴリズムは最適化とサンプリングに2つの強力な近位フレームワークを用いる。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-02T18:52:28Z) - Federated Conditional Stochastic Optimization [110.513884892319]
条件付き最適化は、不変学習タスク、AUPRC、AMLなど、幅広い機械学習タスクで見られる。
本稿では,分散フェデレーション学習のためのアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-04T01:47:37Z) - Plug-and-Play split Gibbs sampler: embedding deep generative priors in
Bayesian inference [12.91637880428221]
本稿では, 後方分布から効率的にサンプリングするために, 可変分割を利用したプラグアンドプレイサンプリングアルゴリズムを提案する。
後方サンプリングの課題を2つの単純なサンプリング問題に分割する。
その性能は最近の最先端の最適化とサンプリング手法と比較される。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-21T17:17:51Z) - Adaptive Client Sampling in Federated Learning via Online Learning with
Bandit Feedback [36.05851452151107]
統合学習(FL)システムは、トレーニングの各ラウンドに関与するクライアントのサブセットをサンプリングする必要があります。
その重要性にもかかわらず、クライアントを効果的にサンプリングする方法には制限がある。
提案手法は,最適化アルゴリズムの収束速度をいかに向上させるかを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-12-28T23:50:52Z) - High-Dimensional Simulation Optimization via Brownian Fields and Sparse
Grids [14.15772050249329]
高次元シミュレーションの最適化は、非常に難しい。
本稿では,大域的最適解に収束する新しいサンプリングアルゴリズムを提案する。
提案アルゴリズムは,現実の典型的な代替案よりも劇的に優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-19T03:03:27Z) - Local policy search with Bayesian optimization [73.0364959221845]
強化学習は、環境との相互作用によって最適な政策を見つけることを目的としている。
局所探索のための政策勾配は、しばしばランダムな摂動から得られる。
目的関数の確率モデルとその勾配を用いたアルゴリズムを開発する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-22T16:07:02Z) - Adaptive Sampling for Best Policy Identification in Markov Decision
Processes [79.4957965474334]
本稿では,学習者が生成モデルにアクセスできる場合の,割引マルコフ決定(MDP)における最良の政治的識別の問題について検討する。
最先端アルゴリズムの利点を論じ、解説する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-09-28T15:22:24Z) - Adaptive Sampling of Pareto Frontiers with Binary Constraints Using
Regression and Classification [0.0]
本稿では,二項制約を持つブラックボックス多目的最適化問題に対する適応最適化アルゴリズムを提案する。
本手法は確率的回帰モデルと分類モデルに基づいており,最適化目標のサロゲートとして機能する。
また,予想される超体積計算を高速化するために,新しい楕円形トランケーション法を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-27T09:15:02Z) - Bandit Samplers for Training Graph Neural Networks [63.17765191700203]
グラフ畳み込みネットワーク(GCN)の訓練を高速化するために, ばらつきを低減したサンプリングアルゴリズムが提案されている。
これらのサンプリングアルゴリズムは、グラフ注意ネットワーク(GAT)のような固定重みよりも学習重量を含む、より一般的なグラフニューラルネットワーク(GNN)には適用できない。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-10T12:48:37Z) - Robust Sampling in Deep Learning [62.997667081978825]
ディープラーニングは、オーバーフィッティングを減らし、一般化を改善するために正規化メカニズムを必要とする。
分散ロバスト最適化に基づく新しい正規化手法によりこの問題に対処する。
トレーニング中は、最悪のサンプルが最適化に最も貢献するものであるように、その正確性に応じてサンプルの選択が行われる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-04T09:46:52Z) - Non-Adaptive Adaptive Sampling on Turnstile Streams [57.619901304728366]
カラムサブセット選択、部分空間近似、射影クラスタリング、および空間サブリニアを$n$で使用するターンタイルストリームのボリュームに対する最初の相対エラーアルゴリズムを提供する。
我々の適応的なサンプリング手法は、様々なデータ要約問題に多くの応用をもたらしており、これは最先端を改善するか、より緩和された行列列モデルで以前に研究されただけである。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-23T05:00:21Z)
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。