LSMR法における条件数を用いた反復計算の打ち切りと高効率の機械学習

• Item type: SIG Technical Reports(1)
• 公開日: 2023-07-17
• タイトル: LSMR法における条件数を用いた反復計算の打ち切りと高効率の機械学習
• タイトル / 言語: en
• タイトル: Iterative Censoring and Highly Efficient Machine Learning with Condition Number in LSMR Method
• 言語: jpn
• 資源タイプ / 資源タイプ識別子: http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh
• 資源タイプ: technical report
• 著者所属: 奈良女子大学大学院人間文化総合科学研究科
• 著者所属: 福井大学
• 著者所属: 福井大学
• 著者所属: 福井大学
• 著者所属: 福井大学
• 著者所属: 奈良女子大学研究院生活情報通信科学領域
• 著者所属: 福井大学
• 著者所属: 大阪成蹊大学
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Women's University Graduate School of Humanities and Sciences
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Fukui
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Fukui
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Fukui
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Fukui
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Nara Women's University Research Group of Information and Communication Technology for Life
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): University of Fukui
• 著者所属(英): en
• 著者所属(英): Osaka Seikei University
• 著者名: 千代延, 未帆; 久保井, 五貴; 田中, 利佳; 小澤, 伸也; 細田, 陽介; 髙田, 雅美; 木村, 欣司; 中村, 佳正
• 論文抄録 / 内容記述タイプ: Other
• 論文抄録 / 内容記述: 大次元疎行列を係数に持つ不良条件の線形方程式に対して，反復解法の一つである LSMR 法を適用する．反復解法を用いる場合，ノイズの影響を少なくするために，適切な回数で反復計算を停止する必要がある．LSMR 法の反復停止則機能する二重対角行列の条件数の中から，機械学習により最適な条件数の推定を行う．より高精度な学習を可能にするために，学習データへの前処理として特異値計算を適用することを提案する．本論文では，ぼやけ画像の鮮明化問題に焦点を充てるものとする．
• 書誌レコードID / 収録物識別子タイプ: NCID
• 書誌レコードID / 収録物識別子: AN10505667
• 書誌情報: 研究報告数理モデル化と問題解決（MPS）; 巻 2023-MPS-144, 号 10, p. 1-4, 発行日 2023-07-17
• ISSN / 収録物識別子タイプ: ISSN
• ISSN / 収録物識別子: 2188-8833
• Notice: SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc.
• 出版者 / 言語: ja
• 出版者: 情報処理学会