| 大会名称 |
|---|
| 2021年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2021G |
| 開催年 |
| 2021 |
| 発行日 |
| 2021-02-23 |
| セッション番号 |
| D-11 |
| セッション名 |
| 画像工学 |
| 講演日 |
| 2021/3/9 |
| 講演場所(会議室等) |
| Meeting 36 |
| 講演番号 |
| D-11-10 |
| タイトル |
| 入れ子型深層展開を用いたグラフ信号復元 |
| 著者名 |
| ◎長濱直智, 山田宏樹, 田中雄一, |
| キーワード |
| 最適化アルゴリズム, グラフ信号処理, 深層学習, 深層展開 |
| 抄録 |
| 深層展開は従来の反復的な最適化アルゴリズムの計算を展開し，訓練可能なパラメータを導入することで深層ネットワークを構築する方法である．訓練データから最適なパラメータを学習することで収束速度の改善などが期待される．本研究ではPlug-and-Play ADMMの特徴を利用し，ネットワーク全体および内部のノイズ除去モジュールの両方が深層展開で構成される入れ子型深層展開を提案する．また，提案手法をグラフの頂点上を定義域とする信号(グラフ信号)のノイズ除去に適用する．実験では収束速度の改善およびノイズ除去性能の向上を示した． |
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