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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-03-16 13:10 ［特別講演］グループスパース・低ランクモデリングの深化と高次元信号復元への応用 ○京地清介（工学院大）  IMQ2022-52 CQ2022-93 IE2022-129 MVE2022-82 |
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| 抄録 | （和） | グループスパース・低ランクモデリングは高次元信号の復元・回帰・分類等の信号処理に応用され高い性能を示している．グループスパース・低ランク性を促進する従来の正則化関数は高々2 層の合成関数で構成されているため，より層の深い合成関数による精密なモデリングによって性能改善が期待できるが，最適化問題の求解で必要となる近接写像が閉形式で計算される必要があることから，多層正則化関数の設計は困難になる問題があった．著者らの先行研究で提案したエピグラフ緩和（ER：Epigraphical Relaxation）は，合成正則化関数の最外層ノルムと内部関数で定義されるエピグラフ制約に分解することによって，閉形式による近接写像の計算が自明でない深層の合成正則化関数を幅広く取り扱うことが可能となった．本論文では，ER とその高次元信号復元への応用について紹介する． |
| （英） | Group sparse/low-rank modeling based on the ℓ1 norm and nuclear norm has been successfully applied to signal processing such as restoration, regression and classification of high-dimensional signals and shows its high performance. Since typical regularization functions proposed so far are, at most two-layer composite functions, precise modeling using deeper composite functions is expected to improve performance. However, realizing a practical multi-layer regularization function has been difficult because its proximity operator tends not to be closed-form. Our previous work significantly expands the potential of the GSpLr-aware modeling by epigraphical relaxation (ER). It allows us to handle a (even non-proximable) deeply-layered mixed norm minimization by decoupling it into a norm and multiple epigraphical constraints (if each proximity operator is available). This paper introduces ER and its application to high-dimensional signal recovery. |
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| キーワード | （和） | 凸最適化 / エピグラフ緩和 / 信号復元 / 構造テンソル全変動量 / 振幅スペクトル核ノルム / / / |
| （英） | Convex optimization / Epigraphical relaxation / Signal recovery / Structure tensor total variation / Amplitude spectrum nuclear norm / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 122, no. 439, IE2022-129, pp. 156-161, 2023年3月. | |
| 資料番号 | IE2022-129 | |
| 発行日 | 2023-03-08 (IMQ, CQ, IE, MVE) | |
| ISSN | 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 | IMQ2022-52 CQ2022-93 IE2022-129 MVE2022-82 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IMQ IE MVE CQ |
| 開催期間 | 2023-03-15 - 2023-03-17 |
| 開催地（和） | 沖縄県青年会館（那覇市） |
| 開催地（英） | Okinawaken Seinenkaikan (Naha-shi) |
| テーマ（和） | 五感に訴えるオンラインメディアとその評価，および一般（魅力工学研究会協賛） |
| テーマ（英） | Media of five senses, Multimedia, Media experience, Picture codinge, Image media quality, Network,quality and reliability, etc（AC） |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IE |
| 会議コード | 2023-03-IMQ-IE-MVE-CQ |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | グループスパース・低ランクモデリングの深化と高次元信号復元への応用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Group Sparse/Low-rank Modeling for Multidimensional Signal Recovery |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 凸最適化 / Convex optimization |
| キーワード(2)（和/英） | エピグラフ緩和 / Epigraphical relaxation |
| キーワード(3)（和/英） | 信号復元 / Signal recovery |
| キーワード(4)（和/英） | 構造テンソル全変動量 / Structure tensor total variation |
| キーワード(5)（和/英） | 振幅スペクトル核ノルム / Amplitude spectrum nuclear norm |
| 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） | 京地 清介 / Seisuke Kyochi / |
| 第1著者 所属（和/英） | 工学院大学 (略称： 工学院大) Kogakuin University (略称： Kogakuin Univ.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-03-16 13:10:00 |
| 発表時間 | 40分 |
| 申込先研究会 | IE |
| 資料番号 | IMQ2022-52, CQ2022-93, IE2022-129, MVE2022-82 |
| 巻番号（vol） | vol.122 |
| 号番号（no） | no.437(IMQ), no.438(CQ), no.439(IE), no.440(MVE) |
| ページ範囲 | pp.156-161(IMQ), pp.64-69(CQ), pp.156-161(IE), pp.156-161(MVE) |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-03-08 (IMQ, CQ, IE, MVE) |
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