砂時計型ニューラルネットワークを用いた雑音除去フィルタについて
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概要
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階層型ニューラルネットワークにおいて、入力層と出力層のユニット数を同数とし、中間層のユニット数を入力層および出力層のユニット数よりも少なくした構造のものを砂時計型ニューラルネットワーク(以下、SNN)という。教師信号を入力信号と等しくして学習を行った場合、SNNは、変換と等価な処理となることが知られている。本研究では、この性質を利用して、SNNを雑音除去フィルタとして用いる方法(Sandglass Type Neural network Noise Reduction Filter:以下、SNNRF)を提案し、その有効性について検討を行った。
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-09-18
著者
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