恒等写像ニューラルネットワークによる Blind Source Deconvolution
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概要
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本稿は恒等写像ニューラルネットワークを用い, 複数の信号源が畳み込まれて観測された信号から元の信号源を復元するBlind Source Deconvolution(BSD)が可能であることを示す.本手法は前処理やBSDを意識した恣意的な計算は行わず, 恒等写像を行うオートエンコーダが持つ性質のみを利用し, 自動的なフィルタ構築により復元信号を得る.またオートエンコーダに対し構造刈り込みアルゴリズムを適応することで, 信号源の個数が自動的に決定される.このアルゴリズムは復元成績や適応性, ロバスト性の向上に対しても良好に機能する.様々な混合フィルタを想定したシミュレーションを行うことで, 恒等写像学習により情報として与えられていない混合状況がネットワークの内部モデルとして自動的に発現し, 畳み込まれた複数の源信号が復元されることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-03-23
著者
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