非線形予測符号化における低ビットレート域での符号化性能に関する一検討
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概要
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心電図データに対し, ボルテラ (Volterra) 汎関数級数, あるいは階層型ニューラルネット (以下, LNN) を非線形自己回帰モデルとして用いた非線形予測符号化法が提案されている. この手法において, 高ビットレート域でほぼ同等の符号化性能を示すボルテラ汎関数級数とLNNにおいても, 低ビットレート域での符号化性能に違いが生じることが報告されているが, その理由についてはほとんど明らかにされていない. 本論文では, 等しい構造をもつLNNにおいても獲得したモデルパラメータの違いにより低ビットレート域での符号化性能に差が生じる点を指摘し, 主にその要因がLNNの汎化能力にあることを明らかにした. また, その際, LNNの汎化能力を低下させる一つの要因がLNNの過剰学習を引き起こすモデルパラメータ増大にあることを示した. 更に, 忘却付き構造学習法を導入してモデルパラメータ増大を抑制することにより汎化能力が改善され, 高ビットレート域での符号化性能を維持しつつ, 低ビットレート域での符号化性能が改善されることを示した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1999-01-25
著者
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