複素逆問題の解法のための複素ネットワークインバージョン(バイオサイバネティックス, ニューロコンピューティング)
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概要
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様々な工学分野で逆問題の解法の必要性が高まってきており, 特に数理科学の分野で解法が研究されてきている. 多層型ニューラルネットワークを用いた逆問題の解法としてネットワークインバージョンが提案され, 画像処理や医用信号解析などへの応用が検討されてきた. これまでのネットワークインバージョンは, 実数領域の入出力及び荷重をもつ通常の多層型ニューラルネットワークによる解法である. しかし, 入出力を複素領域に拡張した一般的な逆問題を考える場合, 複素領域の入出力に対応した解法が必要となる. 一方, これまでに複素荷重及び複素ニューロンを用いて複素領域の入出力を扱うことを可能とした複素多層型ニューラルネットワークが提案されている. 本研究では, 逆問題解法のためのネットワークインバージョンを複素領域に拡張し, 複素多層型ニューラルネットワークによって逆問題を解くための複素ネットワークインバージョンを提案する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-09-01
著者
-
小川 毅彦
拓殖大学工学部電子システム工学科
-
金田 一
拓殖大学工学部電子システム工学科
-
金田 一
拓殖大学大学院電子情報工学専攻
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金田 一
拓殖大学工学部
-
金田 一
拓殖大学大学院工学研究科
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小川 毅彦
拓殖大学大学院工学研究科
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