ニューラルネットワークの設計論と連想記憶,信号処理への応用
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概要
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本稿では、ニューラルネットワーク(NN)の最近の研究動向を信号処理と対比する形で解説する。NNは信号処理の惻から見ると、類似点も多い。しかし、ノンパラメトリック、ダイナミックシステム、自己組織形、並列分散構成によるロバスト性など、NNの特徴に期待できる点も多い。NNの有効性は、その構造や非線形関数と対象となる環境の特性の整合性に大きく依存する。簡単な非線形関数(例:シグモイド関数)を多く用いれば、任意の特性を実現できるが、学習可能性や収束性といった問題があり、ネットワークアーキテクチャ、非線形関数等の最適化は重要である。NNの特徴を活かした、信号処理、ディジタル通信の分野における応用も概観している。
- 1995-09-29
論文 | ランダム
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