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J-GLOBAL ID:202002274659981216   整理番号:20A0822384

von-Mises-Bernoulliディープニューラルネットワークに基づく音源定位【JST・京大機械翻訳】

Sound Source Localization Based on von-Mises-Bernoulli Deep Neural Network
著者 (6件):
資料名:
巻: 2020  号: SII  ページ: 658-663  発行年: 2020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:
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本論文は,深いニューラルネットワーク(DNN)のための位相のような周期的情報の学習に取り組んだ。この問題を解決するために,方向性統計で使用されるvon Mises分布に基づく新しい活性化関数を提案し,提案した活性化関数を用いて従来のBernoulli-Bernoulli DNNの最初の隠れ層における活性化関数を置換することによりvon-Mises-Bernoulli DNNを構築した。著者らは,この単純な変化が制限されたBoltzmannマシンを用いることによって周期的情報を扱うことができることを理論さらに,構築したvon-Mises-Bernoulli DNNは音源定位のための数値シミュレーションを通して周期的位相情報を学習できることを実際に示した。実験結果により,音源定位精度は,5°分解能でほぼ100%,雑音条件下で20dBの信号対雑音比の下で1°分解能で60%であることを示した。Copyright 2020 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】
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分類 (1件):
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図形・画像処理一般 
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