generalized approximate message passing
时间: 2024-01-19 09:00:28 浏览: 341
广义近似信息传递(Generalized Approximate Message Passing,GAMP)是一种用于信号恢复和统计推断问题的迭代推断算法。它适用于各种线性和非线性信号恢复问题,包括压缩感知、盲源分离和通信系统等。
GAMP算法的核心思想是通过逐步修正近似概率传播,不断逼近真实的后验概率分布。它基于贝叶斯推断的框架,通过定义近似后验概率分布的参数化形式,将信号恢复问题转化为最小化参数的似然函数的问题。算法的每一步都通过计算近似后验概率的期望和方差来更新参数,从而逐渐减小近似后验概率与真实后验概率之间的差距。
在每一步,GAMP算法通过使用测量矩阵和当前估计的信号来计算似然函数的梯度。然后,它使用这个梯度来更新参数,并计算近似后验概率。GAMP算法在更新过程中使用了一些特定的阈值和修正因子,以提高收敛性并保持估计的稀疏性。
GAMP算法的优点是可以有效地处理大规模问题,并且在推断过程中不需要存储完整的数据或协方差矩阵。此外,GAMP算法的框架可以灵活地适应各种不同的问题,并且可以通过引入先验知识来提高恢复性能。
总而言之,广义近似信息传递是一种用于信号恢复和统计推断的迭代推断算法,通过逐步修正近似概率传播来逼近真实的后验概率分布。它具有处理大规模问题和灵活适应不同问题的优点。
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