講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-05-17 14:30
畳み込みニューラルネットワークを用いた深層学習による伝搬損失特性推定法 ○久野伸晃・佐々木元晴・鷹取泰司(NTT) AP2018-21 |
抄録 |
(和) |
近年の画像認識などで広く利用されている畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた,オープンスクエア環境における伝搬損失特性の推定手法について述べる.レイトレーシングにより生成した学習データを用いて,ランダムに設置した複数の遮蔽物の影響を考慮できるか検証した. |
(英) |
By using convolutional neural network which is widely used for recent image recognition etc., we propose a path loss prediction method in an open-square environment. By using ray-tracing data for learning, we verified whether the model can consider the influence of multiple blockages. |
キーワード |
(和) |
深層学習 / 畳み込みニューラルネットワーク / 機械学習 / 伝搬損失 / オープンスクエア環境 / / / |
(英) |
Deep-Learning / Convolutional Neural Network / Machine-Learning / Path Loss / Open-Square Environment / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 37, AP2018-21, pp. 47-51, 2018年5月. |
資料番号 |
AP2018-21 |
発行日 |
2018-05-10 (AP) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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AP2018-21 |