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J-GLOBAL ID：202002234339662745   Reference number：20A0513962

A study on variable step size NLMS algorithm with deep unfolding

深層展開による可変ステップサイズNLMSアルゴリズム

Author (4)： SASAKI TETSUYA (大阪市大 大学院工学研究科) ,  SHIOHARA KAEDE (大阪市大 大学院工学研究科) ,  HAYASHI KAZUNORI (大阪市大 大学院工学研究科) ,  HAYASHI KAZUNORI (理研 革新知能総合研究セ)
Material： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
Volume： 119  Issue： 395(RCC2019 70-76)  Page： 7-12  Publication year： Jan. 20, 2020 
JST Material Number： S0532B  ISSN： 0913-5685  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： algorithm ,  *least squares method ,  *adaptive filtering ,  machine learning ,  steepest descent method
Semi thesaurus term： *least-mean-square algorithm ,  gradient descent method ,  deep learning

JST classification (1)： Digital filter  (NC04022Z)

Reference (16)：

• B. Widrow and M.E. Hoff, ′′Adaptive switching circuits,′′ 1960 IRE WESCON Convention Record, Part 4, pp.96-104, IRE, New York, 1960.
• S. Haykin, Adaptive Filter Theory, 3rd Edition, Prentice Hall, 2015.
• G.C. Goodwin and K.S. Sin, Adaptive filtering prediction and control, Prentice-Hall information and system sciences series, Prentice-Hall, 1984.
• R.H. Kwong and E.W. Johnston, ′′A variable step size lms algorithm,′′ IEEE Transactions on Signal Processing, vol.40, no.7, pp.1633-1642, July 1992.
• G.E. Hinton and R.R. Salakhutdinov, ′′Reducing the dimen-sionality of data with neural networks,′′ Science, vol.313, no.5786, pp.504-507, 2006.

Terms in the title (3)： 深層 ,  展開 ,  可変ステップサイズ