相互結合型ニューラルネットワークを用いたディジタルフィルタについて

• 奥野 健一

  鳥取大学工学部知能情報工学科

• 井須 尚紀

  鳥取大学工学部知能情報工学科

• 吉村 宏紀

  鳥取大学工学部知能情報工学科

• 清水 忠昭

  鳥取大学工学部知能情報工学科

• 菅田 一博

  鳥取大学工学部知能情報工学科

書誌事項

タイトル別名

• Construction of Digital Filter from a Recurrent Neural Network

抄録

完全相互結合型ニューラルネットワークおよび結合を制限した相互結合型ニューラルネットワークを用いてディジタルフィルタを構成した。M系列を入力信号に用い、構成するべきフィルタの期待出力信号に時間遅れを与えて教師信号とし、通時的誤差逆伝播学習法によってニューラルネットワークの学習を行った。IIRディジタルフィルタの直接型IおよびIIの構造を模した結合制限型ネットワークは学習によって低域通過フィルタおよび高域通過フィルタの良好な特性を獲得した。複雑な周波数特性をもつフィルタであっても、ユニット数を増加させるだけで同一の手順によって構成出来ることが示された。

収録刊行物

• 電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題

  電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題 95 (47), 9-16, 1995-05-19

  一般社団法人電子情報通信学会

キーワード

• リカレントニューラルネットワーク
• ディジタルフィルタ
• BPTT
• M系列

詳細情報

• CRID: 1574231877082788352
• NII論文ID: 110003291817
• NII書誌ID: AN10060800
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • CiNii Articles