最適な構造の選択に基づく構造的スパース性活用法の開発とその応用

基于最优结构选择的结构稀疏性利用方法的发展及其应用

• 批准号: 21K17827
• 负责人: 黒田 大貴
• 金额: $ 2.91万
• 依托单位: Nagaoka University of Technology (2022)Ritsumeikan University (2021)
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
• 财政年份: 2021
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2021-04-01 至 2026-03-31
• 项目状态: 未结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-21K17827/
• 关键词: 構造的スパース; ブロックスパース; グラフ構造化スパース; 最適化; 信号処理; 機械学習; 凸解析

本研究の目的は，所望の未知情報に最適な構造を用いて構造的スパース性を活用できる方法を実現することである．前年度は，膨大なブロック構造の候補から最適なブロック構造を見つける困難な問題を大域的最適化が可能な凸最適化問題に帰着して解決し，ブロックスパース性を最大限に活用できる方法を実現した．今年度は，前年度に開発したブロックスパース性に対する方法のグラフ構造化スパース性への一般化に取り組んだ．グラフ構造化スパース性における最適なグラフ構造の探索を重要な辺を選択する問題として定式化する着想により，前年度に開発した手法を首尾良く拡張することに成功した．応用問題に現れる構造的スパース性の大半はグラフ構造化スパース性として表現可能であるため，本成果によって提案法の適用範囲が格段に広がった．この成果を纏めた論文は信号処理分野のトップカンファレンス(IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP) 2022)に採択されている．また，システム制御情報学会の年次大会において，構造的スパース推定に関するチュートリアル講演を行なった．

这项研究的目的是实现一种可以使用最佳结构来利用结构稀疏性的方法，以获取所需的未知信息。在上一年中，我们解决了从通货膨胀到允许全局优化的凸优化问题来从大量候选候选候选者中找到最佳块结构的困难问题，并实现了一种可以充分利用块稀疏度的方法。今年，我们致力于概括上一年开发的块稀疏度的方法，以形成图形结构的稀疏度。通过制定图形结构稀少度中最佳图形结构的搜索作为选择重要边缘的问题，我们成功地扩展了上一年开发的方法。由于在应用问题中出现的大多数结构稀疏性都可以表示为图形结构的稀疏性，因此该结果大大扩大了所提出方法的应用范围。本文概述了结果在IEEE国际声学，言语和信号处理（ICASSP）2022的国际会议上选择。此外，在系统控制与信息技术协会年度会议上，还提供了有关结构稀疏估计的教程讲座。

项目成果

凸最適化に基づく構造的スパース推定法

基于凸优化的结构稀疏度估计方法

• 发表时间: 2022
• 作者: H. Kuroda;D. Kitahara;黒田 大貴
• 通讯作者: 黒田 大貴

Sparsity and smoothness regularized estimation of power spectral density and its application to weather radar

功率谱密度的稀疏平滑正则估计及其在气象雷达中的应用

• 发表时间: 2022
• 作者: H. Kuroda;D. Kitahara;E. Yoshikawa;H. Kikuchi;and T. Ushio
• 通讯作者: and T. Ushio

ファインチューニングを利用した歪みエフェクタの高速モデリング

使用微调对失真效应器进行高速建模

• 发表时间: 2022
• 作者: 少路 春希;吉本 健人;阪 大樹;黒田 大貴;北原 大地;田中 賢一郎;平林 晃
• 通讯作者: 平林 晃

Modal Interval Regression Based on Spline Quantile Regression

基于样条分位数回归的模态区间回归

• DOI: 10.1587/transfun.2022eap1031
• 发表时间: 2023
• 期刊: IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences
• 作者: YAO Sai;KITAHARA Daichi;KURODA Hiroki;HIRABAYASHI Akira
• 通讯作者: HIRABAYASHI Akira

WaveNet modeling of distortion pedal using spectral features

使用频谱特征对失真踏板进行 WaveNet 建模

• DOI: 10.1250/ast.42.305
• 发表时间: 2021
• 期刊: Acoustical Science and Technology
• 影响因子: 0.7
• 作者: K. Yoshimoto;H. Kuroda;D. Kitahara;and A. Hirabayashi
• 通讯作者: and A. Hirabayashi