磁気記録アナログニューロ弁別における1ビット波形の分割数の検討シミュレーション

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概要

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ニューラルネットを磁気記録の弁別に用いるニューロ弁別は、数ビット毎に切り出した波形干渉を含んだ波形をニューラルネット(以下NN)に学習させ、NNの汎化能力を利用して未学習波形を弁別する方法で、そのシュミレーション結果はすでに示した。この方法は、波形全体で判断し弁別するため、1ビットの波形を時間軸に対してn分割してNNに入力する。nが大きい方が時間軸方向の量子化誤差を少なくすることができるが、1ビット時間の分割数を多くすると入力素子が増えるためNNの入力層、中間層、出力層の各層間の演算に時間がかかり、学習時間の増大につながる。また、切出すビットを長くした場合にも同様な問題が生じる。本文は1ビット時間を、100〜5分割した波形でのニューロ弁別のシミュレーション結果(弁別限界、学習時間)を報告する。
社団法人電子情報通信学会の論文
1995-03-27

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