論文の概要: Discovering Sparse Recovery Algorithms Using Neural Architecture Search
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.21563v1
- Date: Thu, 25 Dec 2025 08:17:40 GMT
- ステータス: 情報取得中
- システム内更新日: 2025-12-29 12:05:14.546201
- Title: Discovering Sparse Recovery Algorithms Using Neural Architecture Search
- Title（参考訳）: ニューラルネットワークによるスパース復元アルゴリズムの探索
- Authors: Patrick Yubeaton, Sarthak Gupta, M. Salman Asif, Chinmay Hegde,
- Abstract要約: Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm (ISTA) and its accelerated Fast ISTA (FISTA) はアルゴリズムの再検討の候補である。
我々は,5万変数以上の探索空間を与えられた場合,上記の2つのアルゴリズムを再発見することのできるメタラーニングフレームワークを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.528611630089987
- License:
- Abstract: The design of novel algorithms for solving inverse problems in signal processing is an incredibly difficult, heuristic-driven, and time-consuming task. In this short paper, we the idea of automated algorithm discovery in the signal processing context through meta-learning tools such as Neural Architecture Search (NAS). Specifically, we examine the Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm (ISTA) and its accelerated Fast ISTA (FISTA) variant as candidates for algorithm rediscovery. We develop a meta-learning framework which is capable of rediscovering (several key elements of) the two aforementioned algorithms when given a search space of over 50,000 variables. We then show how our framework can apply to various data distributions and algorithms besides ISTA/FISTA.
- Abstract（参考訳）: 信号処理における逆問題解決のための新しいアルゴリズムの設計は、信じられないほど難しく、ヒューリスティックで、時間を要する課題である。
本稿では,ニューラルネットワーク探索(NAS)などのメタ学習ツールを用いて,信号処理コンテキストにおける自動アルゴリズム発見のアイデアについて述べる。
具体的には、反復収縮閾値アルゴリズム(ISTA)とその高速化された高速ISTA(FISTA)をアルゴリズム再検討の候補として検討する。
我々は,5万変数以上の探索空間を与えられた場合,上記の2つのアルゴリズムを再発見することのできるメタラーニングフレームワークを開発した。
次に、ISTA/FISTA以外の様々なデータ配信やアルゴリズムに対して、我々のフレームワークがどのように適用できるかを示す。
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