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J-GLOBAL ID：202002280709486837   整理番号：20A0373388

ディープニューラルネットワーク:学習によるハードディスクドライブのためのデータ検出チャネル【JST・京大機械翻訳】

Deep Neural Network: Data Detection Channel for Hard Disk Drives by Learning

著者 (2件)： Qin Yuwei (Data Storage Center, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA) ,  Zhu Jian-Gang (Data Storage Center, Carnegie Mellon University, Pittsburgh, PA, USA)
資料名： IEEE Transactions on Magnetics  (IEEE Transactions on Magnetics)
巻： 56  号： 2  ページ： ROMBUNNO.6701108.1-8  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0339B  ISSN： 0018-9464  CODEN： IEMGAQ  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： 本論文では,高いユーザビット密度でのハードディスクドライブ(HDD)データ回復のための検出チャネルとしての深いニューラルネットワーク(DNN)の応用と,顕著な磁気遷移ジッタ雑音を研究した。磁気記録チャネルの事前知識なしに非等化読出し信号で直接訓練され,DNNは信号特性,特に入力信号と雑音からの影響の間の相関を自動的に学習できる。結果として,DNN読出しチャネルは符号間干渉(ISI)を適応させるだけでなく,有色磁気雑音に対して強い回復力を示す。また,シミュレーション結果は,DNNデータ検出チャネルの学習力を完全に利用するために,ニューラルネットワーク入力がISI拡散をカバーしなければならないことを明らかにした。さらに,訓練データは,DNN検出チャネルによって学習された帰納的バイアスを,実際の検出のための良い事前知識として用いることができるように,十分に代表されなければならない。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】

シソーラス用語： *学習 ,  *ニューラルネットワーク ,  バイアス ,  信号特性 ,  符号間干渉 ,  磁気記録 ,  磁気 ,  等化 ,  シミュレーション ,  チャネル ,  雑音 ,  ジッタ
準シソーラス用語： 事前知識 ,  *ハードディスクドライブ ,  *ディープニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 電子・磁気・光学記録  (NC06020F) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： ディープニューラルネットワーク ,  学習 ,  ハードディスクドライブ ,  チャネル