IEEE Transactions on Signal Processing· 2016Q1· Derleme
Büyükleme-Küçültme Algoritmaları: Modern Uygulamalar İçin Birleşik Bir Çerçeve
Majorization-Minimization Algorithms in Signal Processing, Communications, and Machine Learning
- 1.751atıf
- Q1SCImago
- 2016yıl
Kısa özet
Bu makale, sinyal işleme, iletişim ve makine öğrenimi alanlarında verimli algoritmalar türetmede kullanışlılığını gösteren Büyükleme-Küçültme (MM) algoritmik çerçevesine kapsamlı bir genel bakış sunmaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Ana noktalar
- Büyükleme-Küçültme (MM) çerçevesi, düşük hesaplama maliyetli, probleme özel algoritmalar türetmek için genel bir yöntem sunar.
- Makale, MM'nin temel ilkelerini, yakınsama sonuçlarını, uzantılarını ve hızlandırma şemalarını kapsamaktadır.
- Taylor genişletmesi, dışbükeylik ve eşitsizliklerden türetilen üst sınırlar gibi temel fonksiyonlar için pratik araçlar, vekil fonksiyonlar oluşturmak üzere sağlanmıştır.
- MM, sinyal işleme, iletişim ve makine öğrenimindeki çok çeşitli problemlere uygulanmaktadır.
Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.
Özet (abstract)
This paper gives an overview of the majorization-minimization (MM) algorithmic framework, which can provide guidance in deriving problem-driven algorithms with low computational cost. A general introduction of MM is presented, including a description of the basic principle and its convergence results. The extensions, acceleration schemes, and connection to other algorithmic frameworks are also covered. To bridge the gap between theory and practice, upperbounds for a large number of basic functions, derived based on the Taylor expansion, convexity, and special inequalities, are provided as ingredients for constructing surrogate functions. With the pre-requisites established, the way of applying MM to solving specific problems is elaborated by a wide range of applications in signal processing, communications, and machine learning.
Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır. IEEE Transactions on Signal Processing, 2016 · DOI ↗
Ücretsiz hesapla devam et
Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.
Web'de ücretsiz devam etGoogle ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.
Telefonda:
Alan: Hesaplamalı Mekanik
Computational MechanicsEngineering