スパースモデリング(sparse modeling)

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スパースモデリング

スパースモデリング(sparse modeling)とは、今注目されている情報処理技術です。スパース(sparse)は「すかすか」、「少ない」を意味し、数式を駆使してまばらなデータから目的の情報を取り出す、あるいは、複雑な事がらをスパースにすることで本質を浮かび上がらせる手法です。データの中からその本質を抜き出す操作というと、データが多い方がより正確なものになりそうに思います。ところが、スパースモデリングは、データがまばらでもよいというよりデータが少な目のほうが良い結果が導けるという逆説的な性質があります。

このまばらな情報から本質を浮かび上がらせるというのは、人間の認知活動においても行われている手法です。人間の視覚では、第一次視覚野に入力される情報は、輪郭や角や交叉のような断片的で、そここそすかすかの情報なのですが、脳内でスパースモデリングが行われリアルな映像に再構成されると考えられています。

スパースモデリングは様々な分野でその応用が試みられています。NHKのサイエンス・ゼロにも取り上げられ、番組では、MRIの撮影時間を3分の1に短縮したり、過去の津波到達範囲の判別につながる方法を開発したり、ブラックホールの正体に迫る試みが紹介されていました。

スパースモデリングの数式

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左辺のxが求めたい答えになり、yが数少ない観測データです。答えの候補がAxですが、少ない観測データでは答えが1つに決まりません。

そこで、sparse_003で答えの候補を絞るということになります。

解の候補を出しそこから候補をしぼるということを繰り返すというわけです。

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(NHK サイエンス・ゼロより)

 

 

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