최대오차 엔트로피 학습법을 위한 개선된 커널폭 조절 방법

김남용

doi:10.5573/ieie.2022.59.2.3

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김남용 (강원대학교)

저널정보: 대한전자공학회 전자공학회논문지 전자공학회논문지 제59권 제2호(통권 제531호)

발행연도: 2022.2

수록면: 3 - 7 (5page)

DOI: 10.5573/ieie.2022.59.2.3

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정보 이론적 학습법의 한 성능기준인 최소 오차 엔트로피 (MEE)는 가우시안 또는 비가우시안 잡음환경의 신호처리, 기계학습, 자동제어 등 많은 응용에 효과적으로 적용되었다. 그러나 커널폭 선택이 매우 민감하여 시스템 성능에 중대한 영향을 미치고 있다. 많은 신호처리 환경에서 오차신호는 대개 시변 통계특성을 지녀서 고정값으로 선택된 커널폭은 MEE 알고리듬을 구현하기에 적합하지 않을 수 있다. KL(Kullback-Leibler) divergence에 근거하여 적응적으로 커널폭을 조절하는 방법이 소개되었으나 갱신 방정식의 분모에 커널폭 세제곱을 내포하고 있다. 이 연구에서 이 커널폭 세제곱 항이 충격성 잡음 상황의 수렴속도를 매우 느리게 만드는 요인임이 발견되었다. 이에 이 논문에서는 수렴속도에 부정적 영향을 미치는 이 세제곱 항을 제거하면서도 동일한 최적 커널폭을 보유하는 보완된 적응 커널 조절법을 제안한다. 채널 equalization 실험을 통하여 학습곡선의 정상상태에서 오차평균전력이 3 dB 이상 향상을 보이며 제안한 방식의 우수성을 입증하였다.

#MEE #Adaptive #Kernel-width #Convergence-speed #Impulsive noise

참고문헌 (11)

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Y. Huang, Y. Zhang, Z. Wu, N. Li, and J. Chambers, “A novel adaptive Kalman filter with inaccurate process and measurement noise covariance matrices,” IEEE Trans. Automat. Contr., vol. 63, pp. 594-601, 2017.

S. Haykin, Adaptive Filter Theory, Prentice Hall, Upper Saddle River, 4th edition, 2001.

J. Proakis, Digital Communications, McGraw-Hill, NY, 1989.

J. Principe, Information Theoretic Learning-Renyi’s Entropy and Kernel Perspectives, Information Science and Statistics, Springer, NY, 2010.http://link.springer.com/10.1007/978-1-4419-1570-2T. 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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김남용

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