圧縮センシングの数理的側面

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プログラム

  1. 導入
    1. 圧縮センシングとは
    2. 背景1:AD変換と標本化定理
    3. 背景2:信号の統計性と疎表現
    4. 最悪時解析 vs 典型時解析
  2. 信号復元の方法
    1. 線形不定方程式と正則化
    2. L1最小化 (Basis Pursuit) と線形計画法
    3. Matching Pursuit
    4. 近似的メッセージ伝搬 (AMP)
  3. 性能評価の方法
    1. Two-Ortho系に対する議論
    2. 制限等長性に基づく方法
    3. 積分幾何学に基づく方法
    4. 統計力学に基づく方法
  4. 発展的な話題
    1. ブラインドセンシングと辞書学習
    2. 低ランク行列近似
    3. 空間結合による性能改善

会場

株式会社オーム社 オームセミナー室
101-8460 東京都 千代田区 神田錦町3-1
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受講料

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