Multilinear Compressed Sensing using Tensor Least Angle Regression (T-LARS)
Notice bibliographique
Résumé
Multilinear compressed sensing generalizes the compressed sensing formulation to tensor signals, where the tensor signal is reconstructed using much fewer samples obtained in a sparse domain by solving a multilinear sparse coding problem. The Kronecker-OMP, a generalization of Orthogonal Matching Pursuit (OMP) solves the L0 constrained multilinear sparse least-squares problems. However, with the problem dimensions and the number of iterations, the space and computational cost of Kronecker-OMP increase in the polynomial order. Authors have previously developed a generalized least-angle regression(LARS), known as Tensor Least Angle Regression (T-LARS), with a lower asymptotic space and computational complexity than Kronecker-OMP to efficiently solve both L0 and L1 constrained multilinear sparse least-squares problems. In this paper, we used T-LARS to solve multilinear compressed sensing problems and compared the results with Kronecker-OMP, where the T-LARS is 56 times faster than Kronecker-OMP in reconstructing the 3D PET-CT images using compressed sensing samples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».