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J-GLOBAL ID：201902243909177451   整理番号：19A0512899

無線神経記録のための効率的圧縮センシング:深層学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Efficient Compressed Sensing for Wireless Neural Recording: A Deep Learning Approach

著者 (2件)： Sun Biao (School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University, Tianjin, China) ,  Feng Hui (School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University, Tianjin, China)
資料名： IEEE Signal Processing Letters  (IEEE Signal Processing Letters)
巻： 24  号： 6  ページ： 863-867  発行年： 2017年 
JST資料番号： W0576A  ISSN： 1070-9908  CODEN： ISPLEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： データ圧縮は限られたデータ帯域幅を有する資源制約無線神経記録応用にとって重要であり,圧縮センシング(CS)理論は神経記録応用におけるその可能性を成功裏に実証した。深い学習理論に基づいて,本論文はCSのための二値化オートエンコーダ方式を提示して,それにおいて,二値検出マトリックスと非反復的回復ソルバを共同的に最適化した。合成データセットに関する実験結果は,提案したアプローチが,回復品質と計算時間の両方に関して,最先端のCSベースの方法より優れていることを明らかにした。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 帯域幅 ,  データ圧縮 ,  *最適化 ,  品質
準シソーラス用語： 最先端 ,  ソルバ ,  自己符号化器 ,  二値化 ,  学習理論 ,  資源制約 ,  *深層学習 ,  *圧縮センシング ,  *神経記録法 ,  *ワイヤレス , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 生体計測  (EL03020C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 無線 ,  神経記録 ,  圧縮センシング ,  深層学習