最適な構造の選択に基づく構造的スパース性活用法の開発とその応用

基于最优结构选择的结构稀疏性利用方法的发展及其应用

• 批准号: 21K17827
• 负责人: 黒田 大貴
• 金额: $ 2.91万
• 依托单位: Nagaoka University of Technology (2022)Ritsumeikan University (2021)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K17827/
• 关键词: 構造的スパース; ブロックスパース; グラフ構造化スパース; 最適化; 信号処理; 機械学習; 凸解析

本研究の目的は，所望の未知情報に最適な構造を用いて構造的スパース性を活用できる方法を実現することである．前年度は，膨大なブロック構造の候補から最適なブロック構造を見つける困難な問題を大域的最適化が可能な凸最適化問題に帰着して解決し，ブロックスパース性を最大限に活用できる方法を実現した．今年度は，前年度に開発したブロックスパース性に対する方法のグラフ構造化スパース性への一般化に取り組んだ．グラフ構造化スパース性における最適なグラフ構造の探索を重要な辺を選択する問題として定式化する着想により，前年度に開発した手法を首尾良く拡張することに成功した．応用問題に現れる構造的スパース性の大半はグラフ構造化スパース性として表現可能であるため，本成果によって提案法の適用範囲が格段に広がった．この成果を纏めた論文は信号処理分野のトップカンファレンス(IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP) 2022)に採択されている．また，システム制御情報学会の年次大会において，構造的スパース推定に関するチュートリアル講演を行なった．

The purpose of this study is to realize the optimal structure of the unknown information. In the past year, the candidate of expanding structure is optimized, and the method of optimizing structure is realized. This year, in contrast to the previous year, the development of structural and generalized methods for the analysis of properties was initiated. The most important aspect of structural exploration is the choice of the best possible method of development in the past year. The application of the proposed method to structural problems is mainly based on structural problems. The results of this paper were collected from IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP) 2022. The annual conference of the Institute of Information Technology and Engineering was held in Beijing.

项目成果

凸最適化に基づく構造的スパース推定法

基于凸优化的结构稀疏度估计方法

• 发表时间: 2022
• 作者: H. Kuroda;D. Kitahara;黒田 大貴
• 通讯作者: 黒田 大貴

Modal Interval Regression Based on Spline Quantile Regression

基于样条分位数回归的模态区间回归

• DOI: 10.1587/transfun.2022eap1031
• 发表时间: 2023
• 期刊: IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences
• 作者: YAO Sai;KITAHARA Daichi;KURODA Hiroki;HIRABAYASHI Akira
• 通讯作者: HIRABAYASHI Akira

Sparsity and smoothness regularized estimation of power spectral density and its application to weather radar

功率谱密度的稀疏平滑正则估计及其在气象雷达中的应用

• 发表时间: 2022
• 作者: H. Kuroda;D. Kitahara;E. Yoshikawa;H. Kikuchi;and T. Ushio
• 通讯作者: and T. Ushio

ファインチューニングを利用した歪みエフェクタの高速モデリング

使用微调对失真效应器进行高速建模

• 发表时间: 2022
• 作者: 少路 春希;吉本 健人;阪 大樹;黒田 大貴;北原 大地;田中 賢一郎;平林 晃
• 通讯作者: 平林 晃

Multi-contrast CSMRI using common edge structures with LiGME model

使用常见边缘结构和 LiGME 模型的多对比 CSMRI

• 发表时间: 2021
• 作者: D. Kitahara;R. Kato;H. Kuroda;and A. Hirabayashi
• 通讯作者: and A. Hirabayashi