事後確率最大化推定に基づく圧縮センシングのデータ復元アルゴリズム(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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圧縮センシングにおける疎データ復元問題を解く際の効率的な解法を導出する手続きに付いて考察する.良く知られた解法である線形計画法に基づいたl_1ノルム最小化復元では計算量がデータサイズの3乗となるが,本稿では事後確率最大化に基づくアルゴリズムを考えるとこの計算量が2乗(疎行列観測過程なら1乗)となること,さらにアルゴリズムを工夫することで最小限の観測数で復元が理論上は可能なことを議論する.さらに既知の確率伝搬法に基づいた同様のアルゴリズムとの関係についても議論する.
- 2012-10-31
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