「確率的連想」によるベクトル量子化器の学習とパルス変調方式によるLSI回路実現
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概要
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この論文では, 「確率的連想」アルゴリズムを用いた, ベクトル量子化器の効率的な学習法を提案する。確率的連想による学習はsoft-max法の一種である。この手法を用いると, 最も優れた学習性能の一つとして知られているニューラルガス法と同等の学習性能が, 少ない計算量で得られる。さらに, パルス変調方式を用いた, 確率的連想を実行するLSI回路の構成法と, この回路を用いたベクトル量子化器の学習システムを提案する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2001-03-15
著者
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