Optimization of Compressive Sensing Using Neural Networks
| Autor: | Leonarda Gajdić |
|---|---|
| Přispěvatelé: | Sović Kržić, Ana |
| Jazyk: | chorvatština |
| Rok vydání: | 2020 |
| Předmět: |
discriminator
TEHNIČKE ZNANOSTI. Računarstvo TEHNIČKE ZNANOSTI. Elektrotehnika minimizacija compressive sensing gradijentni spust latent representations neural networks generativne suparničke mreže latentne reprezentacije TECHNICAL SCIENCES. Electrical Engineering TECHNICAL SCIENCES. Computing rijetkost optimizacijski postupci diskriminator neuronske mreže rarity minimization optimization procedure generative adversarial networks sažimajuće očitavanje gradient descent |
| Popis: | Sažimajuće očitavanje vrlo uspješno rekonstruira signal iz smanjenog broja mjerenja. Rekonstrukcija se najčešće provodi uz pretpostavku rijetkosti u nekoj domeni, izvođenjem optimizacijskog postupka. Kombiniranjem sažimajućeg očitavanja i neuronskih mreža mogu se postići još bolji rezultati, koji se ne oslanjaju isključivo na svojstvo rijetkosti. Vrlo efikasne u tom smislu pokazuju se generativne suparničke mreže (eng. Generative Adversarial Networks, GAN). Generativna mreža proizvodi bolje rješenje na način da poboljšava performanse i brzinu rekonstrukcije signala. Koristeći pretpostavke korištene kod metode sažimajućeg očitavanja razvija se novi način optimizacije GAN mreža koristeći gradijentne informacije diskriminatora. The compression sensing very successfully reconstructs the signal from the reduced number of measurements. Reconstruction is most often carried out under the assumption of rarity in some of the domain, by performing an optimization procedure. Combining compression sensing and neural networks, one can achieve even better results, which do not rely solely on the rarity property. Generative Adversarial Networks (GAN) are proving to be very effective in this regard. The generative network produces a better solution in a way that it improves the performance and speed of signal reconstruction. Using the assumptions used in the compression sensing method, a new way of optimizing GAN networks using discriminant gradient information is developed. |
| Databáze: | OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|