| 講演名 | 2020-01-24 ニューラルネットワークを用いたスパースフィルタの設計 井谷 太郎(広島大), 中本 昌由(広島大), 相川 直幸(東京理科大), |
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| 抄録(和) | スパースフィルタとは，0係数を含むディジタルフィルタである．フィルタ次数を冗長にしてスパースフィルタを設計することにより，同一乗算器数の低次数非スパースフィルタよりも高性能なフィルタが設計できる．スパースフィルタの設計では，どの係数を0係数に選択するかという組み合わせ最適化問題と見なすことができる．この問題を解くためには，膨大な計算時間が必要となる．よって，本研究では，予め設計したスパースフィルタを学習データとしたニューラルネットワークに基づくスパースフィルタの設計法を提案する．本設計法により，学習データの数が増えれば設計されるスパースフィルタの性能の向上が見られることを確認する． |
| 抄録(英) | A sparse filter is a digital filter that contains zero coefficients. By designing a sparse filter with a redundant filter order, a higher-performance filter can be designed than a low-order nonsparse filter with the same number of multipliers. In the design of sparse filters, it can be regarded as a combinatorial optimization problem of selecting which coefficient is 0. In order to solve this problem, a huge amount of calculation time is required. Therefore, this study proposes a sparse filter design method based on a neural network using sparse filters designed in advance as learning data. It is confirmed that the performance of the designed sparse filter can be improved by increasing the number of training data by this design method. |
| キーワード(和) | ディジタルフィルタ / スパース性 / ニューラルネットワーク |
| キーワード(英) | disital filters / sparsity / neural network |
| 資料番号 | IT2019-75,SIP2019-88,RCS2019-305 |
| 発行日 | 2020-01-16 (IT, SIP, RCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | IT / SIP / RCS |
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| 開催期間 | 2020/1/23(から2日開催) |
| 開催地（和） | 広島市青少年センター |
| 開催地（英） | Hiroshima City Youth Center |
| テーマ（和） | 無線通信のための信号処理，学習，数理，情報理論および一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 村松 純(NTT) / 相川 直幸(東京理科大) / 大槻 知明(慶大) |
| 委員長氏名（英） | Jun Muramatsu(NTT) / Naoyuki Aikawa(TUS) / Tomoaki Otsuki(Keio Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 和田山 正(名工大) / 林 和則(阪市大) / 坂東 幸浩(NTT) / 須山 聡(NTTドコモ) / 前原 文明(早大) / 西村 寿彦(北大) |
| 副委員長氏名（英） | Tadashi Wadayama(Nagoya Inst. of Tech.) / Kazunori Hayashi(Osaka City Univ) / Yukihiro Bandou(NTT) / Satoshi Suyama(NTT DoCoMo) / Fumiaki Maehara(Waseda Univ.) / Toshihiko Nishimura(Hokkaido Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 廣友 雅徳(佐賀大) / 太田 隆博(長野県工科短大) / 中本 昌由(広島大学) / 小西 克巳(法政大) / 石原 浩一(NTT) / 牟田 修(九大) |
| 幹事氏名（英） | Masanori Hirotomo(Saga Univ.) / Takahiro Ohta(Nagano Pref Inst. of Tech.) / Masayoshi Nakamoto(Hiroshima Univ.) / Katsumi Konishi(Hosei Univ.) / Koichi Ishihara(NTT) / Osamu Muta(Kyushu Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 八木 秀樹(電通大) / 杉本 憲治郎(早大) / 村岡 一志(NEC) / 衣斐 信介(同志社大) / 安達 宏一(電通大) / 中村 理(シャープ) / 酒井 学(三菱電機) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hideki Yagi(UEC) / Kenjiro Sugimoto(Waseda Univ.) / Kazushi Muraoka(NEC) / Shinsuke Ibi(Doshisha Univ.) / Koichi Adachi(Univ. of Electro-Comm.) / Osamu Nakamura(Sharp) / Manabu Sakai(Mitsubishi Electric) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Information Theory / Technical Committee on Signal Processing / Technical Committee on Radio Communication Systems |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | ニューラルネットワークを用いたスパースフィルタの設計 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Design of sparse filters using a neural network |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ディジタルフィルタ / disital filters |
| キーワード(2)（和/英） | スパース性 / sparsity |
| キーワード(3)（和/英） | ニューラルネットワーク / neural network |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 井谷 太郎 / Taro Itani |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 広島大学(略称：広島大) Hiroshima University(略称：Hiroshima Univ.) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 中本 昌由 / Masayoshi Nakamoto |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 広島大学(略称：広島大) Hiroshima University(略称：Hiroshima Univ.) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 相川 直幸 / Naoyuki Aikawa |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京理科大学(略称：東京理科大) Tokyo university of science(略称：Tokyo univ. of science) |
| 発表年月日 | 2020-01-24 |
| 資料番号 | IT2019-75,SIP2019-88,RCS2019-305 |
| 巻番号（vol） | vol.119 |
| 号番号（no） | IT-376,SIP-377,RCS-378 |
| ページ範囲 | pp.227-232(IT), pp.227-232(SIP), pp.227-232(RCS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-01-16 (IT, SIP, RCS) |