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加速变分偏微分方程用于正则化反演问题的有效解。 (英语) Zbl 1440.65124号

摘要:我们进一步开发了一个新的框架,称为PDE加速,通过将其应用于为(mathbb{R}^n)上的一般函数定义的变分问题,获得了有效的数值算法来解决基于相应加速PDE的简单离散化的优化问题。虽然所得的偏微分方程族和数值格式相当普遍,但我们特别关注它们在正则化反演问题中的应用,并以一些流行的图像处理应用程序为例进行了说明。该方法是动量或加速梯度下降到PDE设置的推广。对于椭圆问题,下降方程是一个非线性阻尼波动方程,而不是扩散方程,并且加速度是作为CFL条件的改进而实现的,从\(\varDelta t\sim\varDelta x^2)(对于扩散)到\(\varDelta t\sim\varDelta x\)(对于波动方程)。我们制定了几种显式和半隐式数值格式,以及它们必要的稳定性约束,并包括递归更新公式,这些公式允许将现有的梯度下降PDE码尽可能地适应到加速PDE框架中。我们针对一类广泛的正则化反演应用,更仔细地研究了这些方案,特别注意二次正则化、Beltrami正则化和全变分正则化,其中加速的PDE采用非线性波动方程的形式。实验示例演示了这些方案在图像去噪、去模糊和修复中的应用,包括与原始-对偶、分裂Bregman和ADMM算法的比较。

MSC公司:

65立方米 含偏微分方程初值和初边值问题反问题的数值方法
6500万06 含偏微分方程初值和初边值问题的有限差分方法
65K10码 数值优化和变分技术
94年第35季度 与信息和通信相关的PDE
94A08级 信息与通信理论中的图像处理(压缩、重建等)
35B65毫米 偏微分方程解的光滑性和正则性
65B99型 数值分析中的收敛加速
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用

参考文献:

[1] Attouch,H。;Goudou,X。;Redont,P.,带摩擦的重球方法,I.连续动力系统:通过耗散动力系统Commun的渐近分析对实值函数局部极小值的全局探索。康斯坦普。数学。,2,1,1-34(2000年)·Zbl 0983.37016号 ·doi:10.1142/S02199700000025
[2] 奥伯特,G。;Kornprobst,P.,《图像处理中的数学问题:偏微分方程和变分法》(2006),纽约:施普林格出版社,纽约·Zbl 1110.35001号
[3] Bähr,M.、Breuß,M.和Wunderlich,R.:抛物问题长期积分的快速显式扩散。载于:AIP会议记录,第1863卷,第410002页。AIP出版(2017)
[4] Bottou,L.:具有随机梯度下降的大规模机器学习。摘自:2010年COMPSTAT会议记录,第177-186页。施普林格(2010)·Zbl 1436.68293号
[5] 博伊德,S。;Vandenberghe,L.,凸优化(2004),剑桥:剑桥大学出版社,剑桥·Zbl 1058.90049号
[6] Baravdish,G.,Svensson,O.,Gulliksson,M.,Zhang,Y.:图像去噪的阻尼流。arXiv预印本arXiv:1806066732(2018)·Zbl 1434.65163号
[7] Calatroni,L.,Chambolle,A.:具有平滑复合目标的加速下降方法的回溯策略。arXiv预印arXiv:1709.09004(2017)·Zbl 1427.90215号
[8] Calder,J.,Yezzi,A.:一个用于有效解决障碍问题的加速PDE框架。预印本(2018)
[9] Chambolle,A。;Pock,T.,凸问题的一阶原对偶算法及其在成像中的应用,J.Math。成像视觉。,40, 1, 120-145 (2011) ·Zbl 1255.68217号 ·doi:10.1007/s10851-010-0251-1
[10] Chambolle,A。;Pock,T.,成像连续优化介绍,《数值学报》。,2016年11月25日至19日·Zbl 1343.65064号 ·doi:10.1017/S096249291600009X
[11] Chan,Tf;Vese,La,无边活动轮廓,IEEE Trans。图像处理。,10, 2, 266-277 (2001) ·Zbl 1039.68779号 ·数字对象标识代码:10.1109/83.902291
[12] Goldstein,T。;Osher,S.,l1正则化问题的分裂Bregman方法,SIAM J.Imaging Sci。,2, 2, 323-343 (2009) ·Zbl 1177.65088号 ·doi:10.1137/080725891
[13] Goudou,X。;Munier,J.,《带摩擦动力系统的梯度和重球:拟凸情形》,数学。程序。,116, 1-2, 173-191 (2009) ·Zbl 1151.37326号 ·doi:10.1007/s10107-007-0109-5
[14] Hafner,D.,Ochs,P.,Weickert,J.,Reißel,M.,Grewenig,S.:FSI方案:PDE的快速半迭代求解器和优化方法。摘自:德国模式识别会议,第91-102页。斯普林格(2016)
[15] Kimmel,R.、Malladi,R.和Sochen,N.:通过beltrami运算符进行图像处理。摘自:亚洲计算机视觉会议,第574-581页。斯普林格(1998)
[16] Nesterov,Y.,一种求解收敛速度为o(1/k2)的凸规划问题的方法,Sov。数学。道克。,27372-376(1983年)·Zbl 0535.90071号
[17] 佩罗纳,P。;Malik,J.,使用各向异性扩散的尺度空间和边缘检测,IEEE Trans。模式分析。机器。智力。,12, 7, 629-639 (1990) ·doi:10.1109/34.56205
[18] Polyak,Bt,加速迭代法收敛的一些方法,苏联计算机。数学。数学。物理。,4, 5, 1-17 (1964) ·Zbl 0147.35301号 ·doi:10.1016/0041-5553(64)90137-5
[19] Ratner,V.,Zeevi,Y.Y.:使用弹性流形进行图像增强。摘自:第十四届国际图像分析与处理会议(ICIAP 2007),第769-774页(2007)。10.1109/ICIAP.2007.4362869
[20] Rudin,Li;Osher,S。;Fatemi,E.,基于非线性总变差的噪声去除算法,Phys。D非线性现象。,60, 1-4, 259-268 (1992) ·兹比尔0780.49028 ·doi:10.1016/0167-2789(92)90242-F
[21] Sochen,N。;Kimmel,R。;Malladi,R.,《低水平愿景的一般框架》,IEEE Trans。图像处理。,7, 3, 310-318 (1998) ·Zbl 0973.94502号 ·doi:10.1109/83.661181
[22] Su,W.,Boyd,S.,Candes,E.:Nesterov加速梯度法建模的微分方程:理论和见解。摘自:《神经信息处理系统进展》,第2510-2518页(2014年)
[23] Sundaramoorthi,G.,Yezzi,A.:PDE框架中的加速优化:微分同态流形的公式。arXiv:1804.02307(2018)·Zbl 1486.49009号
[24] Sundaramoorthi,G.,Yezzi,A.:流形上加速的变分PDE和微分同态的应用。In:神经信息处理系统(2018)
[25] Sutskever,I.,Martens,J.,Dahl,G.,Hinton,G.:关于深度学习中初始化和动力的重要性。摘自:机器学习国际会议,第1139-1147页(2013)
[26] Trefethen,法律公告:常微分方程和偏微分方程的有限差分和谱方法。未发布的文本,位于http://web.comlab.ox.ac.uk/oucl/work/nick.trefethen/pdetext.html (1996)
[27] Ward,C.、Whitaker,N.、Kevrekidis,I.和Kevreki dis,P.:非线性波动方程稳态工具箱:连续时间Nesterov和指数时间差分格式。arXiv:1710.05047(2017)
[28] 威克特,J。;Grewenig,S。;施罗德斯,C。;Bruhn,A.,基于PDE的图像分析的循环方案,国际计算机杂志。视觉。,118, 3, 275-299 (2016) ·Zbl 1398.68600号 ·doi:10.1007/s11263-015-0874-1
[29] Wibisono,A。;Wilson,Ac;Jordan,Mi,《优化中加速方法的变分观点》,Proc。国家。阿卡德。科学。,113、47、E7351-E7358(2016)·Zbl 1404.90098号 ·doi:10.1073/pnas.1614734113
[30] Yezzi,A.,Sundaramoorthi,G.:PDE框架中的加速优化:主动轮廓情况的公式。arXiv:1711.09867(2017)·兹比尔1479.35901
[31] Yezzi,A.、Sundaramoorthi,G.、Benyamin,M.:主动轮廓的PDE加速度。摘自:IEEE计算机视觉和模式识别会议记录(2019年)·Zbl 1479.35901号
[32] Zosso,D.,Bustin,A.:一种用于高效beltrami正则化的原始-对偶投影梯度算法。加州大学洛杉矶分校CAM报告14-52(2014)。ftp://ftp.math.ucla.edu/pub/camreport/cam14-52.pdf
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