磁気記録ニューロ弁別におけるモーメント法による学習時の弁別特性
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概要
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磁気記録からの読み出し波形を数ビット毎に切り出し、ニューラルネット(以下NNと略)に学習・認識させるニューロ弁別はその学習・汎化能力によって、波形干渉における従来法の限界を超えた線密度での弁別が可能であること、また高周波正弦波雑音や幅の狭い単発や周期性のパルス雑音に強い弁別特性を持つことは既に示した。NNの学習は、入力パターンによるNN出力値と教師値の誤差による修正をNNに加える行程を、学習パターン毎に繰り返すことによって行われる。今回、修正方法の一種であるモーメント法を試み、更に高密度学習を組み合わせることで従来のニューロ弁別を上回る弁別限界が得られたので報告する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-03-11
著者
-
種市 修浩
拓殖大学工学部
-
吉澤 滋
拓殖大学 工学部
-
木下 裕一郎
拓殖大学工学部
-
吉沢 滋
拓殖大学工学部
-
降旗 浩司
拓殖大学工学部
-
加藤 貴文
拓殖大学工学部
-
秋葉 直樹
拓殖大
-
辻村 健一
拓殖大学 工学部
-
秋庭 直樹
拓殖大学 工学部
-
加藤 貴文
拓殖大学 工学部
-
降旗 浩司
拓殖大学 工学部
-
種市 修浩
拓殖大学 工学部
-
木下 裕一郎
拓殖大学 工学部
-
長島 均
拓殖大学 工学部
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