講演名 2005/3/23
恒等写像ニューラルネットワークによる Blind Source Deconvolution
中部 崇, 安井 湘三,
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抄録(和) 本稿は恒等写像ニューラルネットワークを用い, 複数の信号源が畳み込まれて観測された信号から元の信号源を復元するBlind Source Deconvolution(BSD)が可能であることを示す.本手法は前処理やBSDを意識した恣意的な計算は行わず, 恒等写像を行うオートエンコーダが持つ性質のみを利用し, 自動的なフィルタ構築により復元信号を得る.またオートエンコーダに対し構造刈り込みアルゴリズムを適応することで, 信号源の個数が自動的に決定される.このアルゴリズムは復元成績や適応性, ロバスト性の向上に対しても良好に機能する.様々な混合フィルタを想定したシミュレーションを行うことで, 恒等写像学習により情報として与えられていない混合状況がネットワークの内部モデルとして自動的に発現し, 畳み込まれた複数の源信号が復元されることを示す.
抄録(英) Previously, the use of an auto-encoder is shown to be a new method for Blind Source Separation (BSS). This approach which needs no pre-processing and has high adaptability/robustness is extended in this paper to deal with the Blind Source Deconvolution (BSD) problem. The de-mixing filter matrix is determined as a result of the sensor-signal identity mapping due to the auto-encoder so that the blind signals are recovered at nonlinear hidden units. Also, the external mixing filter matrix is reconstructed in the de-coder part as an internal model of the mixing. Furthermore, as in the case of BSS, a pruning algorithm is incorporated to the auto-encoder, to deal with cases where the number of sources is unknown, i.e., many hidden units are made available initially and ones that survive the pruning will be the source separators. Some simulation results are presented to demonstrate the feasibility of the present approach to BSD.
キーワード(和) ブラインドソースデコンボリューション / 恒等写像 / 刈り込み
キーワード(英) Blind Source Deconvolution / Auto-Encoder / Puruning
資料番号 NC2004-209
発行日

研究会情報
研究会 NC
開催期間 2005/3/23(から1日開催)
開催地(和)
開催地(英)
テーマ(和)
テーマ(英)
委員長氏名(和)
委員長氏名(英)
副委員長氏名(和)
副委員長氏名(英)
幹事氏名(和)
幹事氏名(英)
幹事補佐氏名(和)
幹事補佐氏名(英)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Neurocomputing (NC)
本文の言語 JPN
タイトル(和) 恒等写像ニューラルネットワークによる Blind Source Deconvolution
サブタイトル(和)
タイトル(英) Blind Source Deconvolution by Auto-Encoder
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) ブラインドソースデコンボリューション / Blind Source Deconvolution
キーワード(2)(和/英) 恒等写像 / Auto-Encoder
キーワード(3)(和/英) 刈り込み / Puruning
第 1 著者 氏名(和/英) 中部 崇 / Takashi NAKABE
第 1 著者 所属(和/英) 九州工業大学大学院生命体工学研究科
Graduate School of Life Science and System Engineering, Kyushu Institute of Technology
第 2 著者 氏名(和/英) 安井 湘三 / Syozo YASUI
第 2 著者 所属(和/英) 九州工業大学大学院生命体工学研究科
Graduate School of Life Science and System Engineering, Kyushu Institute of Technology
発表年月日 2005/3/23
資料番号 NC2004-209
巻番号(vol) vol.104
号番号(no) 760
ページ範囲 pp.-
ページ数 6
発行日