磁気記録ニューロ弁別における1ビット波形の極小分割の検討
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概要
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ディジタル磁気記録において波形を数ビット毎に切り出し、ニューラルネットワーク(以下NN)に学習、認識させるニューロ弁別は干渉波形を学習させることによって波形弁別を行い、高密度弁別や未学習波形の弁別が可能なことはすでに示した。これまでは1ビット波形の分割数が100の場合が主であったがランダム雑音実験を可能にするためには大きすぎる。よって分割数を下げる必要があるが従来のNN構成の条件では20分割までが限界であり、さらに分割数を下げると収束しなかった。そこで、従来のNN構成の条件を変えてみると収束が可能なNNが見出された。これにより分割数をどの位まで小さくすることが可能であるか検討した。
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-09-18
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