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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2024-08-27 13:35 圧縮センシングアルゴリズムの構造学習における構造パラメータの二値化 ○今井智也・長久紘士（阪大）・早川 諒（東京農工大）・飯國洋二（阪大）  SIP2024-58 |
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| 抄録 | （和） | 圧縮センシングは，劣決定系の線形逆問題において解のスパース性が仮定できる場合に，そのスパース性を活用して解を推定するための数学的枠組みである． 圧縮センシングのためのアルゴリズムの１つであるISTA（Iterative Shrinkage Thresholding Algorithm）は，勾配降下ステップと縮小ステップを交互に作用させることで推定を行う． ISTAをもとにした学習型の手法として，ISTAの二つのステップの重み付き和を反復するアルゴリズムを考え，その重みをパラメータとして深層展開で学習するAS-ISTA（Architecture Searched-ISTA）が提案されている． 本研究では，AS-ISTAの学習の際に二つのステップの重みを二値化することで，どちらのステップを利用しているかを明確にするとともにアルゴリズムの計算量を削減する手法を提案する． 計算機シミュレーションの結果，重みの二値化を行ったとしても収束速度や復元精度は維持されることがわかった． |
| （英） | Compressed sensing is a mathematical framework to solve underdetermined linear inverse problems by assuming the sparsity of the solutions. Iterative shrinkage thresholding algorithm (ISTA), which is an algorithm used for compressed sensing, iterates the gradient descent step and the shrinkage step to obtain the solution. As a learning-based method based on ISTA, architecture searched-ISTA (AS-ISTA) has been proposed, where a weighted sum of these two steps is used at each iteration and the weights are trained via deep unfolding. In this study, we propose a binarization method for the weight parameters to clarify which step is being utilized and reduce the computational complexity of the algorithm. Simulation results show that the proposed binarization method keeps the convergence speed and the reconstruction accuracy. |
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| キーワード | （和） | 圧縮センシング / ISTA / 深層展開 / NAS / / / / |
| （英） | compressed sensing / ISTA / deep unfolding / NAS / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 124, no. 162, SIP2024-58, pp. 63-68, 2024年8月. | |
| 資料番号 | SIP2024-58 | |
| 発行日 | 2024-08-19 (SIP) | |
| 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 | SIP2024-58 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | SIP |
| 開催期間 | 2024-08-26 - 2024-08-27 |
| 開催地（和） | 福井大学文京キャンパス |
| 開催地（英） | University of Fukui (Bunkyo Campus) |
| テーマ（和） | 信号処理，一般 |
| テーマ（英） | Signal processing, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | SIP |
| 会議コード | 2024-08-SIP |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 圧縮センシングアルゴリズムの構造学習における構造パラメータの二値化 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Binarization of structural parameters in structure learning of compressed sensing algorithms |
| 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） | ISTA / ISTA |
| キーワード(3)（和/英） | 深層展開 / deep unfolding |
| キーワード(4)（和/英） | NAS / NAS |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| 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） | 今井 智也 / Tomoya Imai / イマイ トモヤ |
| 第1著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 長久 紘士 / Koshi Nagahisa / ナガヒサ コウシ |
| 第2著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 早川 諒 / Ryo Hayakawa / |
| 第3著者 所属（和/英） | 東京農工大学 (略称： 東京農工大) Tokyo University of Agriculture and Technology (略称： TUAT) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 飯國 洋二 / Youji Iiguni / ヨウジ イイグニ |
| 第4著者 所属（和/英） | 大阪大学 (略称： 阪大) Osaka University (略称： Osaka Univ) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2024-08-27 13:35:00 |
| 発表時間 | 20分 |
| 申込先研究会 | SIP |
| 資料番号 | SIP2024-58 |
| 巻番号（vol） | vol.124 |
| 号番号（no） | no.162 |
| ページ範囲 | pp.63-68 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2024-08-19 (SIP) |
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