위키득계정 ↗
기술

직교 정합 추구

직교 정합 추구기술
영문명
Orthogonal matching pursuit
약칭
OMP
선택 기준
잔차와 원자 사이 절대 상관
갱신
선택 원자 전체에 대한 최소제곱
직교 정합 추구는 현재 잔차와 잘 맞는 사전 원자를 하나씩 선택하고 선택한 원자들의 계수를 최소제곱으로 다시 구하는 희소 근사 알고리즘이다. 새로 선택한 계수만 정하는 대신 이미 고른 계수도 함께 갱신한다.

잔차를 설명할 원자 선택

사전 행렬의 각 열을 원자라고 하면 처음에는 관측 벡터 자체가 잔차다. 현재 잔차와 절대 내적이 큰 원자를 선택해 집합에 더한다. 원자 크기가 제각각이면 크기 자체가 선택에 영향을 주므로 정규화와 선택 규칙을 일관되게 정한다.

계수를 다시 계산하는 예제

단위 원자 a₁=(1,0)ᵀ, a₂=(1,1)ᵀ/√2와 관측 y=(1,0.2)ᵀ를 생각하자. 처음 상관은 1과 약 0.849여서 a₁을 고르고 계수 1, 잔차 (0,0.2)ᵀ를 얻는다. a₂도 선택한 뒤 두 계수를 함께 최소제곱으로 구하면 계수는 0.8과 0.2√2다. 첫 계수도 1에서 0.8로 바뀌며 잔차는 0이 된다.

직교라는 이름의 의미

최소제곱 문제를 정확히 풀면 새 잔차는 선택한 원자들이 만드는 부분공간에 직교한다. 원래 사전의 모든 열이 서로 직교한다는 뜻은 아니다. 선택한 원자만으로 다시 정사영하는 단계가 단순 정합 추구와의 중요한 차이다. 수치적으로 거의 종속인 원자는 최소제곱 계산을 불안정하게 만들 수 있다.

종료와 복원 조건

선택 개수, 잔차 크기, 잡음 수준 등에 맞춘 종료 규칙을 사용한다. 너무 오래 반복하면 잡음까지 설명하는 원자를 고를 수 있다. 특정 무작위 측정 조건 아래 희소 신호 복원 결과가 있지만 아무 사전에서나 정확한 원자를 고른다는 보장은 없다. 잔차가 작다는 사실과 실제 희소 계수의 식별을 구별한다.

관련 문서

압축 센싱 / 최소제곱법 / 정사영 / 내적 / 그람 슈미트 과정 / 사전 학습 (희소 표현)