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J-GLOBAL ID：202202262968395480   整理番号：22A1165596

オートエンコーダベースのエンドツーエンド通信システムのためのMetaモデリング【JST・京大機械翻訳】

Meta-Modeling for Autoencoder-Based End-to-End Communications Systems

著者 (1件)： Tang Hongxia (School of Electronics and Information Engineering, Shenzhen University,Shenzhen,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： IWECAI  ページ： 472-476  発行年： 2022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： 種々の応用におけるニューラルネットワークの急速な発展によって,それはまた通信において大きな注目を引きつけた。しかし,ニューラルネットワークはブラックボックスであり,なぜニューラルネットワークが従来の通信技術の性能を効果的に改善できるかは明らかではない。本論文では,メタモデルを用い,自動エンコーダを近似し,非可理解ニューラルネットワークから成るオートエンコーダの記号的説明を得た。最も重要なことに,著者らは自動エンコーダベースのトランシーバの原理を説明するために記号的説明を使用して,オートエンコーダの性能が従来の符号化技術のものより良い理由を与えた。したがって,ユーザは,複雑なニューラルネットワークをよりよく理解し,信頼することができる。さらに,本論文は,異なるSNRの下で訓練されたオートエンコーダの記号的説明を与えて,オートエンコーダに及ぼす種々のSNRの影響を分析した。Copyright 2022 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： ニューラルネットワーク ,  ブラックボックス ,  送受信機 ,  *符号器 ,  通信技術
準シソーラス用語： メタモデル ,  *自己符号化器 , 【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 (3件)： オートエンコーダ ,  エンドツーエンド通信 ,  モデリング