時系列信号を認識するリカレント・ニューラルネットワーク
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概要
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現在、時系列構造を持つデータ(音声など)を取り扱うためのニューラルネットワークとして、時間遅れ要素を用いたTDNN、DPマッチングと融合したDNN、フィードバックループを持つリカレント・ニューラルネットワークなどが提案されている。リカレント・ニューラルネットワークは内部状態を保持する機構(フィードバックループ)を持つために、階層型のニューラルネットワークと比較して、時間構造をもつ信号の認識において有利と考えられる。本実験ではJordanらによって提案されたリカレント・ニューラルネットワークを心電図波形の区分点認識に適用した。ノイズを重畳したデータによる評価を行なった。クラスタ分析を行なった結果、リカレント・ニューラルネットワークが時間構造をかなり良く抽出していることが示された。
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1989-10-16
著者
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麻生川 稔
日本電気株式会社c&cメディア研究所
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麻生川 稔
日本電気(株)基礎・環境研究所
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麻生川 稔
日本電気(株)c&cシステム研究所
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麻生川 稔
Nec C&cシステム研究所
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麻生川 稔
日本電気(株)c&c研究所コンピュータシステム研究部
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麻生川 稔
日本電気(株)基礎研究所
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