分割統合機能をもつCMACとその非線形信号処理への応用
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概要
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与えられた入出力データに基づき非線形関数を近似する手法の一つとして,表参照方式を基礎とするCMAC(Cerebellar Model Arithmetic Computer)がある.従来のCMACでは量子化間隔は入力空間全体で一定としていた.このため,量子化間隔を狭くすると,近似精度を高めることができるが,必要な記憶容量は爆発的に増加した.また,同時に汎化の働く範囲が狭くなるので,学習速度が遅くなった.そこで本論文では,荷重を記憶する領域を分割統合する機能をもつCMACを設計する.この方法では,対象とする関数が大きく変動する空間では,分割により量子化間隔を狭くする.逆に変動が小さい空間では,統合により量子化間隔を大きくする.これにより,学習速度が速くなると共に,メモリの使用効率を高められる.次いで,分割と統合に対する新しい規範について述べる.更に,荷重表を効率的にメモリに格納する方法を示す.最後に,提案した手法の有効性を確かめるため,非線形予測と非線形システムの同定を例に数値シミュレーションを行う.
- 1995-02-25
著者
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