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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2023-05-19 10:30 ランダムユニタリ変換を用いた秘匿領域での深層展開によるISTA解推定 ○由解仁知翔・仲地孝之・名嘉村盛和（琉球大）  SIP2023-10 BioX2023-10 IE2023-10 |
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| 抄録 | （和） | 近年，機械学習をはじめエッジ・クラウドコンピューティングの活用が急速に広まっている．その中で少量データで学習・推論が可能な機械学習として，スパースモデリングが注目されている．一方，エッジ・クラウドコンピューティングではデータの不正利用・流失によるプライバシー侵害の発生が危惧されている．このような背景から，スパースモデリングのLASSO解推定法の一つであるISTAとランダムユニタリ変換による秘匿演算手法を組み合わせた秘匿化ISTAが提案されている.近年，このISTAに深層展開という手法を適用して解への高速な収束を可能としたアルゴリズムであるLISTA，TISTAという手法が提案されている． 本稿では，そのLISTA，TISTAとランダムユニタリ変換による秘匿演算を組み合わせたアルゴリズムである秘匿化LISTA，秘匿化TISTAを提案する． |
| （英） | Edge and cloud computing has been spreading in many fields including machine learning.Sparse modeling attracts attention as machine learning works with a small amount of training data.However, edge and cloud computing poses some serious privacy issues for end users, such as unauthorized use, and data leaks.To address this issue, a privacy-preserving ISTA algorithm based on a random unitary transform has been proposed. which is one of the LASSO solutions for sparse modeling.This algorithm enables data analysis and signal processing while preserving privacy. LISTA and TISTA methods using deep unrolling have been developed, which provide significantly faster convergence than ISTA. In this report, we propose secure LISTA and secure TISTA algorithms that incorporate privacy-preserving techniques based on a random unitary transform. |
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| キーワード | （和） | スパースモデリング / LISTA / TISTA / ランダムユニタリ変換 / 深層展開 / / / |
| （英） | Sparse Modeling / LISTA / TISTA / Random Unitary Transform / Deep Unrolling / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 123, no. 27, SIP2023-10, pp. 41-46, 2023年5月. | |
| 資料番号 | SIP2023-10 | |
| 発行日 | 2023-05-11 (SIP, BioX, IE) | |
| 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 | SIP2023-10 BioX2023-10 IE2023-10 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | BioX SIP IE ITE-IST ITE-ME |
| 開催期間 | 2023-05-18 - 2023-05-19 |
| 開催地（和） | 三重大学三翠ホール |
| 開催地（英） | Sansui Hall, Mie University |
| テーマ（和） | マルチモーダル認証，信号・映像・マルチメディアデータの取得・処理・解析と応用，一般 |
| テーマ（英） | |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2023-05-BioX-SIP-IE-IST-ME |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | ランダムユニタリ変換を用いた秘匿領域での深層展開によるISTA解推定 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Privacy Preserving Deep Unrolling Methods using Random Unitary Transform |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | スパースモデリング / Sparse Modeling |
| キーワード(2)（和/英） | LISTA / LISTA |
| キーワード(3)（和/英） | TISTA / TISTA |
| キーワード(4)（和/英） | ランダムユニタリ変換 / Random Unitary Transform |
| キーワード(5)（和/英） | 深層展開 / Deep Unrolling |
| 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） | 由解 仁知翔 / Nichika Yuge / ユゲ ニチカ |
| 第1著者 所属（和/英） | 琉球大学 (略称： 琉球大) University of the Ryukyus. (略称： Univ. of the Ryukyus.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 仲地 孝之 / Takayuki Nakachi / ナカチ タカユキ |
| 第2著者 所属（和/英） | 琉球大学 (略称： 琉球大) University of the Ryukyus. (略称： Univ. of the Ryukyus.) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 名嘉村 盛和 / Morikazu Nakamura / ナカムラ モリカズ |
| 第3著者 所属（和/英） | 琉球大学 (略称： 琉球大) University of the Ryukyus. (略称： Univ. of the Ryukyus.) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2023-05-19 10:30:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | SIP2023-10, BioX2023-10, IE2023-10 |
| 巻番号（vol） | vol.123 |
| 号番号（no） | no.27(SIP), no.28(BioX), no.29(IE) |
| ページ範囲 | pp.41-46 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2023-05-11 (SIP, BioX, IE) |
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