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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.7
- 수록면
- 1,131 - 1,137 (7page)
- DOI
- 10.7840/kics.2021.46.7.1131
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정보 이론적 학습법의 최소 오차 엔트로피 (MEE)는 가우시안 또는 비가우시안 잡음환경의 채널 등화, 기계학습, 자동제어 등 많은 응용에 효과적으로 적용되었다. 그러나 커널폭 선택이 매우 민감하여 시스템 성능에 중대한 영향을 미치고 있다. 오차 분포 추정의 최적화를 기반으로 커널폭을 조절하는 기존 방법은 커널폭이 오차분산x2의 제곱근 (정상상태에서 매우 작은 커널값)으로 수렴하게 되어 백색잡음 상황에서는 오차전력 증가를 만들며, 충격성 잡음 상황에서는 커널폭 급상승이 발생한다. 이 논문에서는 커널폭에 대한 오차전력의 평균변화율을 도입하여 오차전력을 직접적으로 줄이는 커널폭 갱신 방식을 제안하였다. 통신채널의 적응 등화 실험에서 제안된 적응 커널폭은 잡음 환경이 백색이든 충격성이든 동일하게 안정된 수렴 특성을 보였으며, MEE 응용분야에 커널폭 선택의 여유도를 크게 향상시켰다.
목차
요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 최소오차 엔트로피 학습법과 커널폭 조절
Ⅲ. MEE-Singh의 문제점 분석
Ⅳ. MEE가중치 갱신을 위한 새로운 커널폭 추정법
Ⅴ. 실험 결과 및 고찰
Ⅵ. 결론
References
참고문헌 (13)
참고문헌 신청
J. Proakis, Digital Communications, McGraw-Hill, NY, 1989.
S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, Upper Saddle River, 4th Ed., 2001.
D. Erdogmus and J. Principe, “An entropy minimization algorithm for supervised training of nonlinear systems,” IEEE Trans. Signal Process., vol. 50, pp. 1780-1786, Jul. 2002.
J. Principe, Information Theoretic Learning-Renyi’s Entropy and Kernel Perspectives, Information Science and Statistics, Springer, NY, 2010.
T. Hu, J. Fan, Q. Wu, and D. Zhou, “Learning theory approach to minimum error entropy criterion,” J. Mach. Learn. Res., vol. 14, pp. 377-397, 2013.
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