| 講演名 | 2022-01-21 TopK演算子を利用した深層展開型疎信号復元アルゴリズム 水谷 将成(名工大), 高邉 賢史(東工大), 和田山 正(名工大), |
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| 抄録(和) | スパース信号を推定する圧縮センシングはNP困難な最適化問題として定式化されるため，代わりにそれを凸緩和したLASSOと呼ばれる最適化問題が解かれることが多い．しかし，LASSOに基づく手法は，原信号の非零成分数$k$が既知の場合，その情報を直接利用できないという問題点がある．これに対して，本稿ではTopK演算子と呼ばれる近似射影演算子を利用することで，$k$の値を直接利用して解を探索する．射影勾配法的な反復手法であるTopK-ISTAを提案する．さらに，反復アルゴリズムの内部パラメータを学習する深層展開をTopK-ISTAに適用することで，訓練データに応じたパラメータ調整を行う学習可能アルゴリズムを提案し，数値実験によりその信号推定性能を評価する． |
| 抄録(英) | Compressed sensing for estimating sparse signals is formulated as an NP-hard problem, where LASSO based on convex relaxation is usually solved alternatively. A drawback of LASSO-based methods is that prior information on sparsity $k$ of an original vector is directly unavailable. In this paper, we present a projected gradient descent-like algorithm called TopK-ISTA using an approximate projection operator called TopK operator, which iteratively searches a solution using the sparsity $k$ directly. In addition, we propose a trainable algorithm by combining TopK-ISTA with the notion of deep unfolding, in which internal parameters of the algorithm can be learned using training data. We also evaluate its signal recovery performance by comparing some existing methods. |
| キーワード(和) | 圧縮センシング / 近似射影 / 射影勾配法 / 深層展開 |
| キーワード(英) | compressed sensing / approximate projection / projected gradient descent / deep unfolding |
| 資料番号 | IT2021-72,SIP2021-80,RCS2021-240 |
| 発行日 | 2022-01-13 (IT, SIP, RCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | RCS / SIP / IT |
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| 開催期間 | 2022/1/20(から2日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 無線通信のための信号処理，学習，数理，情報理論および一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 岡本 英二(名工大) / 坂東 幸浩(NTT) / 和田山 正(名工大) |
| 委員長氏名（英） | Eiji Okamoto(Nagoya Inst. of Tech.) / Yukihiro Bandou(NTT) / Tadashi Wadayama(Nagoya Inst. of Tech.) |
| 副委員長氏名（和） | 西村 寿彦(北大) / 旦代 智哉(東芝) / 児島 史秀(NICT) / 田中 聡久(東京農工大) / 仲地 孝之(琉球大学) / 小嶋 徹也(東京高専) |
| 副委員長氏名（英） | Toshihiko Nishimura(Hokkaido Univ.) / Tomoya Tandai(Toshiba) / Fumihide Kojima(NICT) / Toshihisa Tanaka(Tokyo Univ. Agri.&Tech.) / Takayuki Nakachi(Ryukyu Univ.) / Tetsuya Kojima(Tokyo Kosen) |
| 幹事氏名（和） | 村岡 一志(NEC) / 山本 哲矢(パナソニック) / 杉本 憲治郎(Xiaomi) / 渡辺 修(拓殖大) / 田中 雄一(東京農工大) / 松田 哲直(埼玉大) / 野崎 隆之(山口大) |
| 幹事氏名（英） | Kazushi Muraoka(NEC) / Tetsuya Yamamoto(Panasonic) / Kenjiro Sugimoto(Xiaomi) / Osamu Watanabe(Takushoku Univ.) / Yuichi Tanaka(Tokyo Univ. Agri.&Tech.) / Tetsunao Matsuta(Saitamai Univ.) / Takayuki Nozaki(Yamaguchi Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 安達 宏一(電通大) / 中村 理(シャープ) / 酒井 学(三菱電機) / 岩渕 匡史(NTT) / 奥山 達樹(NTTドコモ) / 吉田 太一(電通大) / 京地 清介(北九州市立大) / 廣友 雅徳(佐賀大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Koichi Adachi(Univ. of Electro-Comm.) / Osamu Nakamura(Sharp) / Manabu Sakai(Mitsubishi Electric) / Masashi Iwabuchi(NTT) / Tatsuki Okuyama(NTT DOCOMO) / Taichi Yoshida(UEC) / Seisuke Kyochi(Univ. of Kitakyushu) / Masanori Hirotomo(Saga Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Radio Communication Systems / Technical Committee on Signal Processing / Technical Committee on Information Theory |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | TopK演算子を利用した深層展開型疎信号復元アルゴリズム |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Deep-Unfolded Sparse Signal Recovery Algorithm using TopK Operator |
| サブタイトル（和） | |
| 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） | 近似射影 / approximate projection |
| キーワード(3)（和/英） | 射影勾配法 / projected gradient descent |
| キーワード(4)（和/英） | 深層展開 / deep unfolding |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 水谷 将成 / Masanari Mizutani |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学(略称：名工大) Nagoya Institute of Technology(略称：NITech) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 高邉 賢史 / Satoshi Takabe |
| 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：TITech) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 和田山 正 / Tadashi Wadayama |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 名古屋工業大学(略称：名工大) Nagoya Institute of Technology(略称：NITech) |
| 発表年月日 | 2022-01-21 |
| 資料番号 | IT2021-72,SIP2021-80,RCS2021-240 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | IT-327,SIP-328,RCS-329 |
| ページ範囲 | pp.245-251(IT), pp.245-251(SIP), pp.245-251(RCS), |
| ページ数 | 7 |
| 発行日 | 2022-01-13 (IT, SIP, RCS) |