Natural Gradient Learning for Spatio-Temporal Decorrelation:Recurrent Network
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概要
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Spatio-temporal decorrelation is the task of eliminating correlations between associated signals in spatial domain as well as in time domain. In this paper, we present a simple but efficient adaptive algorithm for spatio-temporal decorrelation. For the task of spatio-temporal decorrelation, we consider a dynamic recurrent network and calculate the associated natural gradient for the minimization of an appropriate optimization function. The natural gradient based spatio-temporal decorrelation algorithm is applied to the task of blind deconvolution of linear single input multiple output(SIMO) system and its performance is compared to the spatio-temporal anti-Hebbian learning rule.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2000-12-25
著者
-
Cichocki A
Riken Wako‐shi Jpn
-
Cichocki A
Brain-style Information Systems Research Group Brain Science Institute Riken
-
CICHOCKI Andrzej
Brain Science Institute, RIKEN
-
CHOI Seungjin
Department of Computer Science and Engineering, Pohang University of Science and Technology
-
AMARI Shunichi
Brain-style Information Systems Research Group, Brain Science Institute, Riken
-
CHOI Seungjin
the Department of Electrical Engineering, Chungbuk National University
-
Cichocki Andrzej
理研 脳科学総合セ
-
Cichocki Andrzej
Brain Science Institute Riken
-
Choi S
Postech Kor
-
Amari Shunichi
Brain-style Information Systems Research Group Brain Science Institute Riken
-
Amari S
Riken Brain Sci. Inst. Saitama Jpn
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