リカレントニューラルネットワークを用いた並列形非線形適応ディジタルフィルタ
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概要
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信号処理の分野において, 線形理論に基づいた線形処理することが困難な問題は, 非線形処理によって解決できる場合がある. 未知システムが非線形の場合の推定問題については, 従来の非線形処理方法では, 最適解を求めるために膨大な演算量が必要となるので, リアルタイムで処理することは困難である. 一方,非線形の入出力関係をもつニューラルネットワークの研究が注目され, パターン認識や非線形システムの推定など種々の分野に活用されている. 本論文では, パラメータ数が多く, リアルタイム処理が必要な非線形適応ディジタルフィルタに対して, 複数個の小規模なリカレントニューラルネットワークを導入して, 並列形リカレントニューラルディジタルフィルタを設計する方法を提案する. 本方法と従来の線形理論や非線形理論に基づいた方法を比べると, 本方法を用いた方が優れた結果を得ることができる. また, 本方法では, 並列学習を行うので, 学習効率を向上させることができる.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-04-25
著者
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