直交変換器の構成におけるHopfield型ニューラルネットワークの収束性
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概要
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以前,我々はデジタル信号処理を行う際に有効な直交変換のアプリケーションとしてニューラルネットワークによる離散ウォルシュ変換器の設計方法を提案した.このネットワークは視点を変えると最急降下法を利用した線形連立方程式を解くための回路であるため,一般的にシミュレーションの収束は遅いことが知られている.ところが,実際には極めて良好な収束性が確認されている.そこで,本稿では最急降下法による連立方程式の解法という立場から変換行列の直交性がシミュレーション反復にどのような影響を与えているかについて考え,ニューラルネットワークの収束性について検討する.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1994-09-24
著者
-
浅井 秀樹
静岡大学工学部
-
二宮 洋
湘南工科大学工学部情報工学科
-
神尾 武司
静岡大学システム工学科
-
浅井 秀樹
静岡大学工学部光電機械工学科
-
神尾 武司
静岡大学工学部システム工学科
-
二宮 洋
静岡大学工学部システム工学科
-
神尾 武司
広島市立大学情報科学部
-
浅井 秀樹
静岡大学工学研究科:静岡大学工学部システム工学科
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