磁気記録ニューロ弁別5-3-1学習法における1ビット波形の分割数の検討

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概要

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ディジタル磁気記録読出し波形を数ビット毎に切出し、ニューラルネットワーク(以下NNと略)に学習、認識させるニューロ弁別は、NNの学習能力により干渉波形を学習させる事で高密度弁別が可能となる上、NNの汎化能力を利用して未学習波形をも弁別する事が可能である。この二つの特徴とその実現可能性は既に示した。ニューロ弁別は波形全体で判断するため、1ビット分の波形をn分割してNNに入力する。分割数nは大きい方が時間軸方向の量子化誤差を少なくすることができるが、入力素子数が増えるため、NNの入力層、中間層、出力層の各層間の演算に時間がかかり、学習時間が増大する。また、切出すビット数が多い場合にも同様な問題が生じる。5-5-1学習法における1ビット波形の分割数の検討結果は既に示したが、ここでは5-3-1学習法で試み、興味深い結果が得られたので報告する。
社団法人電子情報通信学会の論文
1995-09-05

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