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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2012-11-08 15:00 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 ○竹田晃人・樺島祥介（東工大）  IBISML2012-76 |
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| 抄録 | （和） | 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L1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. |
| （英） | We propose an idea for how to derive sparse data recovery algorithm with smaller computational cost in compressed sensing. It is known that the cost of the standard L1 recovery algorithm based on linear programming is O(N^3). We show that this cost can be reduced to O(N^2) (for sparse matrix O(N)) by introducing the maximization procedure of posterior. Furthermore, by this method we can reconstruct original data with as small number of observations as possible in principle. We also discuss the relationship between belief-propagation based recovery algorithm in preceding work and our idea. | |
| キーワード | （和） | 圧縮センシング / データ圧縮 / データ疎性 / 統計力学 / 事後確率最大化 / / / |
| （英） | compressed sensing / data compression / sparsity / statistical mechanics / maximum a posteriori estimation / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 112, no. 279, IBISML2012-76, pp. 297-302, 2012年11月. | |
| 資料番号 | IBISML2012-76 | |
| 発行日 | 2012-10-31 (IBISML) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2012-76 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2012-11-07 - 2012-11-09 |
| 開催地（和） | 筑波大学 東京キャンパス文京校舎 |
| 開催地（英） | Bunkyo School Building, Tokyo Campus, Tsukuba Univ. |
| テーマ（和） | 第15回情報論的学習理論ワークショップ |
| テーマ（英） | the 15th Information-Based Induction Sciences Workshop |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2012-11-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Recovery algorithm in compressed sensing based on maximum a posteriori estimation |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 圧縮センシング / compressed sensing |
| キーワード(2)（和/英） | データ圧縮 / data compression |
| キーワード(3)（和/英） | データ疎性 / sparsity |
| キーワード(4)（和/英） | 統計力学 / statistical mechanics |
| キーワード(5)（和/英） | 事後確率最大化 / maximum a posteriori estimation |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹田 晃人 / Koujin Takeda / タケダ コウジン |
| 第1著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 樺島 祥介 / Yoshiyuki Kabashima / |
| 第2著者 所属（和/英） | 東京工業大学 (略称： 東工大) Tokyo Institute of Technology (略称： Tokyo Tech.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | / / |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2012-11-08 15:00:00 |
| 発表時間 | 150分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2012-76 |
| 巻番号（vol） | vol.112 |
| 号番号（no） | no.279 |
| ページ範囲 | pp.297-302 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2012-10-31 (IBISML) |
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