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J-GLOBAL ID：201902253073834152   整理番号：19A0305086

ホログラフィックデータ蓄積における畳込みニューラルネットワークを用いたマルチレベルデータの復調【JST・京大機械翻訳】

Demodulation of Multi-Level Data using Convolutional Neural Network in Holographic Data Storage

著者 (4件)： Katano Yutaro (Advanced Functional Devices Research Division, NHK Science & Technology Research Laboratories, Tokyo, Japan) ,  Muroi Tetsuhiko (Advanced Functional Devices Research Division, NHK Science & Technology Research Laboratories, Tokyo, Japan) ,  Kinoshita Nobuhiro (Advanced Functional Devices Research Division, NHK Science & Technology Research Laboratories, Tokyo, Japan) ,  Ishii Norihiko (Advanced Functional Devices Research Division, NHK Science & Technology Research Laboratories, Tokyo, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： DICTA  ページ： 1-5  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： ホログラフィックデータ蓄積におけるマルチレベル記録データのための深い学習ベースのデータ復調法を評価した。この方法は畳込みニューラルネットワークを用いてパターン認識として再生データを復調する。ネットワークは再生データの品質を劣化させる光雑音を考慮して復調の規則を学習する。従来のハード決定法と異なり,学習ネットワークは雑音付加データを正確に復調し,復調誤差を減少させた。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： *データ蓄積 ,  雑音 ,  学習 ,  パターン認識 ,  品質 ,  復調 ,  *ホログラフィー ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： *マルチレベル ,  *畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ホログラフィック ,  データ蓄積 ,  畳込みニューラルネットワーク ,  マルチレベル ,  復調