Effective Number of Input Samples and Hidden Neurons in A Hybrid Neural Predictor
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概要
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Neural Networks are useful for nonlinear temporal sequence processing due to their nonlinear properties. A number of networks have been proposed for this purpose. However, their performance is still insufficient. In this paper we propose a cascad structure of two subsections: 1-A nonlinear subsection (NSS), which consists of a multy-layer (ML) neural network with a single hidden layer, 2-A linear subsection (LSS), which is an (FIR) filter. The cascad structure was first proposed in, but using a piplined neural network for speach signal prediction.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-03-06
著者
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