論文の概要: Analysis and Synthesis Denoisers for Forward-Backward Plug-and-Play Algorithms

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.13276v2
• Date: Wed, 11 Dec 2024 11:49:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 13:58:28.345974
• Title: Analysis and Synthesis Denoisers for Forward-Backward Plug-and-Play Algorithms
• Title（参考訳）: 前向きプラグ・アンド・プレイアルゴリズムの解析と合成
• Authors: Matthieu Kowalski, Benoît Malézieux, Thomas Moreau, Audrey Repetti,
• Abstract要約: 本稿では,合成復号化問題を近接演算子とみなすことができることを示す。 FB-内の「1つのサブイット」戦略は、ウォーム・リスタート戦略を使用すると無限であると解釈できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.026523485992028
• License:
• Abstract: In this work we study the behavior of the forward-backward (FB) algorithm when the proximity operator is replaced by a sub-iterative procedure to approximate a Gaussian denoiser, in a Plug-and-Play (PnP) fashion. In particular, we consider both analysis and synthesis Gaussian denoisers within a dictionary framework, obtained by unrolling dual-FB iterations or FB iterations, respectively. We analyze the associated minimization problems as well as the asymptotic behavior of the resulting FB-PnP iterations. In particular, we show that the synthesis Gaussian denoising problem can be viewed as a proximity operator. For each case, analysis and synthesis, we show that the FB-PnP algorithms solve the same problem whether we use only one or an infinite number of sub-iteration to solve the denoising problem at each iteration. To this aim, we show that each "one sub-iteration" strategy within the FB-PnP can be interpreted as a primal-dual algorithm when a warm-restart strategy is used. We further present similar results when using a Moreau-Yosida smoothing of the global problem, for an arbitrary number of sub-iterations. Finally, we provide numerical simulations to illustrate our theoretical results. In particular we first consider a toy compressive sensing example, as well as an image restoration problem in a deep dictionary framework.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ガウスデノイザを近似するために,近接演算子を部分定位手順に置き換えた場合のフォワードバックワード(FB)アルゴリズムの挙動を,プラグアンドプレイ(PnP)方式で検討する。 特に,2つのFBイテレーションとFBイテレーションをそれぞれアンロールすることで得られる辞書フレームワークにおける解析と合成のガウスデノイザについて考察する。 本稿では,FB-PnP反復の漸近挙動と関連する最小化問題を解析する。 特に,合成ガウス分解問題を近接作用素と見なせることを示す。 各ケースについて解析と合成を行い、FB-PnPアルゴリズムが1つまたは無限個のサブイテレーションのみを用いて各イテレーションにおけるデノナイジング問題を解くか、同じ問題を解くことを示す。 そこで本研究では,FB-PnP内の「1つのサブイテレーション」戦略を,ウォーム・リスタート戦略を使用する場合のプリミティブ・デュアル・アルゴリズムとして解釈できることを示す。 さらに、大域問題のモロー・ヨシダ平滑化を任意の数の部分イテレーションに用いた場合、同様の結果を示す。 最後に,理論的結果を示す数値シミュレーションを提案する。 特に,まずおもちゃの圧縮センシングの例と,深層辞書フレームワークにおける画像復元問題について考察する。

関連論文リスト

• A Sample Efficient Alternating Minimization-based Algorithm For Robust Phase Retrieval [56.67706781191521]
  そこで本研究では,未知の信号の復元を課題とする,ロバストな位相探索問題を提案する。 提案するオラクルは、単純な勾配ステップと外れ値を用いて、計算学的スペクトル降下を回避している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-07T06:37:23Z)
• Convergent Bregman Plug-and-Play Image Restoration for Poisson Inverse Problems [8.673558396669806]
  Plug-noise-and-Play (Play) 法は画像逆問題に対する効率的な反復アルゴリズムである。 2つ提案する。 Bregman Score gradient Denoise 逆問題に基づくアルゴリズム。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T07:36:47Z)
• Poisson-Gaussian Holographic Phase Retrieval with Score-based Image Prior [19.231581775644617]
  本稿では,スコア関数を先行生成関数とする高速化されたWirtinger Flow (AWF) を用いた新しいアルゴリズム"AWFS"を提案する。 PRの対数様関数の勾配を計算し、リプシッツ定数を決定する。 本稿では,提案アルゴリズムの臨界点収束保証を確立する理論的解析を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-12T18:08:47Z)
• Greedy versus Map-based Optimized Adaptive Algorithms for random-telegraph-noise mitigation by spectator qubits [6.305016513788048]
  データストレージキュービットを可能な限り分離したままにしておくシナリオでは、ノイズプローブを追加してノイズ軽減を行うことができる。 量子ビット上の射影的測定を仮定した理論モデルを構築し、異なる測定・制御戦略の性能を導出する。 解析的および数値的に、MOAAARは、特にSQの高雑音感度状態において、Greedyアルゴリズムよりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-25T08:25:10Z)
• Proximal denoiser for convergent plug-and-play optimization with nonconvex regularization [7.0226402509856225]
  Plug-and-Play ()メソッドは、ニューラルネットワーク演算子をデノナイジング演算子に置き換えることで、アルゴリズムによって、近位姿勢の逆問題を解決する。 このデノイザが実際に勾配関数に対応していることが示される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-31T14:05:20Z)
• Graph Signal Restoration Using Nested Deep Algorithm Unrolling [85.53158261016331]
  グラフ信号処理は、センサー、社会交通脳ネットワーク、ポイントクラウド処理、グラフネットワークなど、多くのアプリケーションにおいてユビキタスなタスクである。 凸非依存型深部ADMM(ADMM)に基づく2つの復元手法を提案する。 提案手法のパラメータはエンドツーエンドでトレーニング可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-30T08:57:01Z)
• Bayesian imaging using Plug & Play priors: when Langevin meets Tweedie [13.476505672245603]
  本稿では,ベイズ推定を事前に行うための理論,方法,および証明可能な収束アルゴリズムを開発する。 モンテカルロサンプリングとMMSEに対する-ULA(Unadjusted Langevin)アルゴリズム推論と、推論のための定量的SGD(Stochastic Gradient Descent)の2つのアルゴリズムを紹介します。 このアルゴリズムは、点推定や不確実性の可視化や規則性に使用される画像のノイズ除去、インペインティング、ノイズ除去などのいくつかの問題で実証されています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-08T12:46:53Z)
• Plug-And-Play Learned Gaussian-mixture Approximate Message Passing [71.74028918819046]
  そこで本研究では,従来のi.i.d.ソースに適した圧縮圧縮センシング(CS)リカバリアルゴリズムを提案する。 我々のアルゴリズムは、Borgerdingの学習AMP(LAMP)に基づいて構築されるが、アルゴリズムに普遍的な復調関数を採用することにより、それを大幅に改善する。 数値評価により,L-GM-AMPアルゴリズムは事前の知識を必要とせず,最先端の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-18T16:40:45Z)
• 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)
• Single-Timescale Stochastic Nonconvex-Concave Optimization for Smooth Nonlinear TD Learning [145.54544979467872]
  本稿では,各ステップごとに1つのデータポイントしか必要としない2つの単一スケールシングルループアルゴリズムを提案する。 本研究の結果は, 同時一次および二重側収束の形で表される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-23T20:36:49Z)
• Exploiting Higher Order Smoothness in Derivative-free Optimization and Continuous Bandits [99.70167985955352]
  強凸関数のゼロ次最適化問題について検討する。 予測勾配降下アルゴリズムのランダム化近似を考察する。 その結果,0次アルゴリズムはサンプルの複雑性や問題パラメータの点でほぼ最適であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-14T10:42:23Z)

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。