[Performance moyenne de l'approximation la plus parcimonieuse avec un dictionnaire]
Nous étudions la minimisation du nombre de coefficients non-nuls (la « norme » ) de la représentation d'un ensemble de données dans un dictionnaire arbitraire sous une contrainte de fidélité. Ce problème d'optimisation (non-convexe) mène naturellement aux représentations les plus parcimonieuses. La performance moyenne du modèle est décrite par la probablilité que les données mènent à une solution K-parcimonieuse – contenant pas plus de K composantes non-nulles – en supposant que les données sont uniformément distribuées sur un domaine. Ces probabilités s'expriment en fonction des paramètres du modèle et de la précision de l'approximation. Nous commentons les formules obtenues et fournissons une illustration.
We consider the minimization of the number of non-zero coefficients (the “norm”) of the representation of a data set in a general dictionary under a fidelity constraint. This (nonconvex) optimization problem leads to the sparsest approximation. The average performance of the model consists in the probability (on the data) to obtain a K-sparse solution—involving at most K nonzero components—from data uniformly distributed on a domain. These probabilities are expressed in terms of the parameters of the model and the accuracy of the approximation. We comment the obtained formulas and give a simulation.
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François Malgouyres 1 ; Mila Nikolova 2
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François Malgouyres; Mila Nikolova. Average performance of the approximation in a dictionary using an $ {\ell }_{0}$ objective. Comptes Rendus. Mathématique, Volume 347 (2009) no. 9-10, pp. 565-570. doi : 10.1016/j.crma.2009.02.026. https://comptes-rendus.academie-sciences.fr/mathematique/articles/10.1016/j.crma.2009.02.026/
[1] Robust uncertainty principles: Exact signal reconstruction from highly incomplete frequency information, IEEE Trans. on Information Theory, Volume 52 (2006) no. 2, pp. 489-509
[2] Adaptive greedy approximations, Constructive Approximation, Volume 13 (1997) no. 1, pp. 57-98
[3] Nonlinear approximation, Acta Numerica, Volume 7 (1998), pp. 51-150
[4] Recovery of exact sparse representations in the presence of bounded noise, IEEE Trans. on Information Theory, Volume 51 (2005) no. 10, pp. 3601-3608
[5] Rank related properties for basis pursuit and total variation regularization, Signal Processing, Volume 87 (2007) no. 11, pp. 2695-2707
[6] F. Malgouyres, M. Nikolova, Average performance of the sparsest approximation using a general dictionary, Report HAL-00260707 and CMLA n.2008-08
[7] The Volume of Convex Bodies and Banach Space Geometry, Cambridge University Press, 1989
[8] Greed is good: algorithmic results for sparse approximation, IEEE Trans. on Information Theory, Volume 50 (2004) no. 10, pp. 2231-2242
[9] Just relax: convex programming methods for identifying sparse signals in noise, IEEE Trans. on Information Theory, Volume 52 (2006) no. 3, pp. 1030-1051
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