磁気記録ニューロ弁別における1ビット波形5分割時の弁別特性
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概要
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ディジタル磁気記録読み出し波形を数ビット毎切り出して、パターンとしてニューラルネットワーク(以下NN)に学習、認識させ、"1"、"0"を判別し弁別回路とする磁気記録ニューロ弁別はNNの学習能力により、干渉波形を学習させることで高密度弁別が可能となり、NNの未学習入力も認識する汎化能力により、記録密度変動にも強い特徴を持つ。この二つの特徴とその実現可能性は既にシミュレーションによって示した。 これまで、20分割より分割数を下げたとき第1、第2中間層を数百と非常に大きくとらないと収束するネットワーク構成が得られなかった。実際の回路構成などを考えた場合、分割数はできるだけ小さい方が好ましい。本実験では1ビット当たりの分割数を5分割とし、第1、第2中間層が入力層より小さい場合のネットワーク構成についてシミュレーションでよいネットワークがないか探した実験の結果について報告する。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1997-08-13
著者
-
吉澤 滋
拓殖大学 工学部
-
吉澤 滋
拓殖大学工学部
-
吉沢 滋
拓殖大学工学部
-
降旗 浩司
拓殖大学工学部
-
加藤 貴文
拓殖大学工学部
-
吉沢 滋
拓殖大学工学部電子工学科
-
芳賀 薫
拓殖大学工学部
-
芳賀 薫
拓殖大学 工学部
-
加藤 貴文
拓殖大学 工学部
-
降旗 浩司
拓殖大学 工学部
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