信学技法, pp. 19

著者:

  • 池田 思朗

キーワード:

  • スパース推定
  • 最適化法
  • LASSO
  • 圧縮センシング
  • ベイズ統計

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Abstract:

スパースモデリングとは情報源が「疎」であることを積極的に用いた情報処理の方法である．統計学における LASSO，情報理論における圧縮センシングを代表とするこうした方法は90年代後半にはっきりとした潮流を形成し，今では最適化理論，機械学習といった方法論，そして画像処理，信号処理，脳計測，物理計測といった応用分野をまきこんだ大きな流れとなっている．スパースモデリングによって，データ圧縮，モデル選択，ノイズ除去，認識，クラスタリングといった広い情報処理の方法が可能になる．ここでは基本的な問題設定を説明し，スパースモデリングの応用例を紹介する．