A Study of Deep Learning Approach for Hypercomplex Robust PCA
超复杂鲁棒主成分分析的深度学习方法研究
基本信息
- 批准号:22KJ1282
- 负责人:
- 金额:$ 1.41万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for JSPS Fellows
- 财政年份:2023
- 资助国家:日本
- 起止时间:2023-03-08 至 2024-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
本研究は、超複素数代数・凸最適化・深層学習の最先端成果を用いることにより、高次元データのロバスト主成分分析法に飛躍的な性能向上をもたらすことを目標にしている.本年度では,Difference-of-Convex(DC)構造を持つ非凸ペナルティを用いた正則化技法に注目し,下記の研究成果をあげている.1)2021年申請者らより提案されたGeneralized Moreau Enhanced (GME)モデルを拡張し,より一般的なDC構造を持つconvexity-preserving nonconvex regularizerのクラスを提案した.本研究は信号処理分野の主要国際会議EUSIPCO 2022で発表され,当該研究成果をまとめた論文は信号処理分野のジャーナルに投稿済みである.2)スパースシステムの適応学習問題において,DC最適化に基づいたより優れた推定性能を持つスパース適応フィルターを提案した.具体的に,DC関数の豊かな表現力を用い,従来のSCAD penaltyとMC penaltyを一般化したDC型スパース正則化項のクラスを提案した.また,そのDC構造を利用して効率的な適応フィルタリングアルゴリズムを導いた.本研究の初期成果は第37回信号処理シンポジウムで発表された.なお,理論分析を改良した成果は信号処理分野のトップカンファレンスICASSP 2023に受理された(2023年6月発表予定).
This study は, overlap prime algebra, convex optimization, deep learning を の most apex results with い る こ と に よ り, high dimensional デ ー タ の ロ バ ス ト な performance of principal component analysis に leap upward を も た ら す こ と を target に し て い る. This year で は, Difference - of - Convex (DC) tectonic を hold つ non-convex ペ ナ ル テ ィ を with い た regularization techniques に attention し, remember の under research を あ げ て い る. 1) 2021 applicant らよ らよ proposal されたGeneralized Moreau Enhanced (GME)モデ を拡 zhang The general なDC construct を holds the <s:1> convexity-preserving the non-convex regularizer ラスを ラスを proposal た た. This study は signal 処 manage eset の EUSIPCO 2022 major international meetings で 発 table さ れ, when the results of the study are を ま と め た paper は signal 処 manage eset の ジ ャ ー ナ ル contribute に 済 み で あ る. 2) ス パ ー ス シ ス テ ム の optimum 応 learning problems に お い て, DC optimization に base づ い た よ り optimal れ た constructive performance を hold つ ス パ ー ス optimum 応 フ ィ ル タ ー を proposal し た. Number of specific に, DC masato の bungo か な expressive を い, 従 to の SCAD penalty と MC penalty を generalization し た DC ス パ ー ス regularization item の ク ラ ス を proposal し た. ま た, そ の DC constructing を using し て sharper rate な comfortable 応 フ ィ ル タ リ ン グ ア ル ゴ リ ズ ム を guide い た. The initial results of this study <s:1> the 37th signal processing シ ポジウムで ポジウムで are presented at された. な お, theoretical analysis of modified し を た results は signal 処 manage eset の ト ッ プ カ ン フ ァ レ ン ス ICASSP 2023 に accept さ れ た (June 2023 発 table to decide).
项目成果
期刊论文数量(0)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
A Unified Class of DC-type Convexity-Preserving Regularizers for Improved Sparse Regularization
改进稀疏正则化的一类统一的 DC 型保凸正则化器
- DOI:10.23919/eusipco55093.2022.9909805
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Yi Zhang;Isao Yamada
- 通讯作者:Isao Yamada
A Debiased Sparseness-Promoting Affine Projection Algorithm Based on Nonconvex Proximal Gradient Method
基于非凸近端梯度法的去偏稀疏促进仿射投影算法
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Isao Yamada;Masao Yamagishi.;Yi Zhang,Isao Yamada
- 通讯作者:Yi Zhang,Isao Yamada
DC-LiGME: An Efficient Algorithm for Improved Convex Sparse Regularization
DC-LiGME:一种改进凸稀疏正则化的高效算法
- DOI:
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Yi Zhang;Isao Yamada
- 通讯作者:Isao Yamada
A Fast DC Algorithm for a Unified Class of Convexity-Preserving Sparse Regularizers
统一类保凸稀疏正则化器的快速DC算法
- DOI:
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Yi Zhang;Isao Yamada
- 通讯作者:Isao Yamada
A DC-Programming based Fast Iterative Algorithm for Generalized Moreau Enhanced Models
基于直流编程的广义莫罗增强模型快速迭代算法
- DOI:
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Yi Zhang;Isao Yamada
- 通讯作者:Isao Yamada
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