講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-10-18 13:05
CNNを用いた深層学習による電波伝搬推定の一検討 ~ 入力するマップパラメータと推定精度の関係 ~ ○今井哲朗・浅井孝浩(NTTドコモ) AP2018-89 |
抄録 |
(和) |
近年の人工知能の発展は目覚ましく,現在,多くの応用研究が注目を集めている.その基礎となって
いる主な技術がディープラーニング(深層学習)である.そこで,筆者らもCNN を用いた深層学習による電波伝
搬推定モデルを提案している.本稿では,CNN へ入力するマップパラメータに対する提案するモデルの動作を評価
する. |
(英) |
Recently, advancement of artificial intelligence has been remarkable, and many applied researches are attracting
attention now. Most of them are based on deep learning. Here, we have proposed radio propagation prediction model by using
deep neural network with CNN. This paper evaluates behavior of the proposed model for map-parameters input to CNN. |
キーワード |
(和) |
深層学習 / ディープニューラルネットワーク / 機械学習 / 電波伝搬推定 / / / / |
(英) |
Deep learning / Deep neural network / Machine learning / Radio propagation prediction / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 118, no. 246, AP2018-89, pp. 1-6, 2018年10月. |
資料番号 |
AP2018-89 |
発行日 |
2018-10-11 (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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AP2018-89 |