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NTIS 바로가기한국정보전자통신기술학회논문지 = Journal of Korea institute of information, electronics, and communication technology, v.10 no.4, 2017년, pp.257 - 267
성진택 (Department of Information and Communication Engineering, Honam University)
Compressed Sensing(CS) deals with linear inverse problems. The theoretical results of CS have had an impact on inference problems and presented amazing research achievements in the related fields including signal processing and information theory. However, in order for CS to be applied in practical ...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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풀링의 다른 용어로 무엇이라 불리는가? | CNN을 구성하는 다른 요소는 풀링(pooling)이다. 풀링은 다른 용어로는 subsampling이라고 말한다. 이것은 데이터의 크기를 줄여주는 역할을 한다. | |
CNN의 구조가 간단한 이유는 무엇인가? | CNN은 데이터 전체를 모델링하기 보다는 해석하고자 하는 인접 영역만을 선택하여 모델링하기때문에 구조가 간단하다. 이미지의 경우 이러한 CNN의 국부적 해석이 유용하다. | |
풀링의 역할은 무엇인가? | 풀링은 다른 용어로는 subsampling이라고 말한다. 이것은 데이터의 크기를 줄여주는 역할을 한다. 풀링은 최대 풀링(max-pooling)과 평균 풀링(average pooling)을 사용되는데, 콘볼루션 과정에서 도출한 정보의 속성인자에 대한 공간 불변성을 제공한다. |
D. L. Donoho, "Compressed Sensing," IEEE Tran. on Inf. Theory, vol. 52, no. 4, pp. 1289-1306, Apr. 2006.
C. A. Metzler, A. Maleki, and R. G. Baraniuk, "From Denoising to Compressed Sensing," IEEE Tran. on Inf. Theory, vol. 62, no. 9, pp. 5117-5144, Sep. 2016.
Y. LeCun, Y. Bengio, and G. Hinton, "Deep Learning," Nature 521, pp. 436-444, 2015.
A. Mousavi, A. B. Patel, R. G. Baraniuk, "A deep learning approach to structured signal recovery," 53rd Annual Allerton Conference on Communication, Control, and Computing, pp. 1226-1343, 2015.
K. Kulkarni, S. Lohit, P. Turaga, R. Kerviche, A. Ashok, "ReconNet: Non-Iterative Reconstruction of Images from Compressively Sensed Measurements," IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 449-458, 2016.
A. Mousavi and R. G. Baraniuk, "Learning to invert: Signal recovery via deep convolutional networks," arXiv preprint arXiv:1701.03891, 2017.
C. A. Metzler, A. Mousavi, R. G. Baraniuk, "Learned D-AMP: Principled Neural-Network- based Compressive Image Recovery," arXiv preprint arXiv:1704.06625, 2017.
M. Borgerding, P. Schniter, and S. Rangan, "AMP-Inspired Deep Networks for Sparse Linear Inverse Problems," IEEE Trans. Sig. Processing, early access, May 2017.
H. Palangi, R. Ward, and L. Deng, "Distributed Compressive Sensing: A Deep Learning Approach," IEEE Trans. Sig. Processing, vol. 64, no. 17, pp. 4504-4518, Sep. 2016.
D. E. Rumelhart, G. Hinton and R. J. Williams, "Learning presentations by back-propagation errors," Nature 323, pp. 533-536, 1986.
G. Hinton, S. Osinder, and Y. W. The, "A fast learning algorithm for deep belif nets," Neural computation, vol. 18, no. 7, pp. 1527-1554, Jul. 2006.
A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. Hinton, "Imagenet classification with Deep Convolutional Neural Networks," Advances in Neural Information Processing Systems, pp. 1097-1105, Dec. 2012.
N. Srivastava, G Hinton, A. Krizhevsky, "Dropout: A simple way to prevent neural networks from overfitting," The Journal of Machine Learning Research 15.1, pp. 1928-1958, 2014.
C. Szegedy et al, "Going deeper with convolutions," CoRR, abs/1409.4842, 2014.
K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, "Deep Residual Learning for Image Recognition," IEEE International Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, Nevada, USA, pp. 770-778, Nov. 2016.
Y. Lecun, L. Bottou, Y. Bengio, P. Haffner, "Gradient-based learning applied to document recognition," Proceedings of the IEEE, vol. 86, no. 11, pp. 2278-2324, Nov. 1998.
I. Goodfellow, Y. Bengio, and A. Courville, Deep Learning, The MIT Press, 2016.
G. Dahl, T. Sainath, and G. Hinton, "Improving deep neural networks for LVCSR using rectified linear units and dropout," IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing(ICASSP), BC, Canada, pp. 8609-8613, 2013.
D. L. Donoho and Y. Tsaig, "Fast Solution of L1-norm Minimization Problems When the Solutioni May Be Sparse," IEEE Trans. Info. Theory, vol. 54, no. 11, pp. 4789-4812, Nov. 2008.
A. Chambolle, R. A. DeVore, N. Lee, and B. J. Lucier, "Nonlinear wavelet image processing: Variational problems, compression, and noise removal through wavelet shrinkage," IEEE Trans. Image Process., vol. 7, no. 3, pp. 319-335, Mar. 1998.
D. L. Donoho, A. Maleki, and A. Montanari, "Message passing algorithms for compressed sensing," Proc. Nat. Acad. Sci., vol. 106, pp. 18914-18919, Nov. 2009.
Christopher A. Metzler, A. Maleki, and R. G. Baraniuk, "From Denoising to Compressed Sensing," IEEE Trans. Info. Theory, vol. 62, no. 9, pp. 5117-5144, Sep. 2016.
C. Li, W. Yin, and Y. Zhang, "User's guide for tval3: TV minimization by augmented lagrangian and alternating direction algorithms," CAAM report, vol. 20, pp. 46-47, 2009.
W. Dong et al, "Compressive Sensing via Nonloca Low-Rank Regularizatioin," IEEE Trans. Image Processing, vol. 23, no. 8, pp. 3618-3632, Aug. 2014.
P. Schniter, S. Rangan, and A. Fletcher, "Vector approximate message passing for the generalized linear model," 2016 50th Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers, CA, USA, Nov. 2016.
E. J. Candes, J. Romberg, and T. Tao, "Robust uncertainty principles: Exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information," IEEE Trans. Info. Theory, vol. 52, no. 2, pp. 489-509, Feb. 2006.
A. Mousavi, A. Maleki, R. G. Baraniuk, "Consistent parameter estimation for LASSO and approximate message passing," Annals of Statistics, 2017.
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