Automatic Regularization for Linear MMSE Filters

要約

この研究では、最小平均二乗誤差 (MMSE) 線形フィルターにおける正則化の問題を検討します。
統計的機械学習手法との関係を利用して、観測された信号から正則化パラメータが簡単かつ自動的に検出されます。
提案されたアプローチは、自動正則化によって最適に近い結果が得られるシステム識別の例を通じて説明されています。

要約(オリジナル)

In this work, we consider the problem of regularization in minimum mean-squared error (MMSE) linear filters. Exploiting the relationship with statistical machine learning methods, the regularization parameter is found from the observed signals in a simple and automatic manner. The proposed approach is illustrated through system identification examples, where the automatic regularization yields near-optimal results.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google