リカレント型ニューラルネットワークによる逆フィルタの構成
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概要
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媒質を伝播する信号は、途中の様々な要因のために元の信号と比較すると一般に大きく変化する。この変化の要因は様々であるが、一般には非線形な効果を含んでいると考えられる。例えば人の循環器を伝播する脈波について考えると、大動脈における波形は動脈を伝播するに伴って変形し、上腕動脈より末梢に近い橈骨動脈で観測されるような波形に変化する。この場合、人の血管系を伝達していく過程を非線形伝達関数による変形ととらえることができる。このような信号の変化について、伝達関数を推測し、元の信号を同定することは医学的にも重要なことである。このような信号変化の推定は、信号の伝達してきた系を一つのフィルタとみれば、未知のフィルタによって変形した信号を元の信号に戻すような逆フィルタを構成することに相当する。本研究の目的は、この変化した信号から元の信号を導く逆フィルタをニューラルネットワークの汎化学習能力によって獲得し、その結果からネットワークのもつ学習効果について考察する。本研究ではコンピュータシミュレーションによる予備的な実験について報告する。
- 1996-03-06
著者
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