パス追跡を用いた再重み付けl_1最小化アルゴリズム(第15回情報論的学習理論ワークショップ)
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概要
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疎な信号を効率的に推定するアルゴリズムの構成は機械学習や圧縮センシングの分野で非常に重要であり,さまざまなアルゴリズムが提案されている.このうち,再重み付けl_1最小化と呼ばれるアルゴリズムは通常のl_1最小化よりも性能がよいことが報告されており,注目を集めている.本研究では,パラメトリック計画法(パス追跡法)と呼ばれる最適化手法を導入し,既存のものよりも効率的な再重み付けl_1最小化アルゴリズムを構築する.そして,提案法の有効性を簡単な計算機実験により検証する.
- 2012-10-31
著者
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