特許6801529IP Force 特許公報全文掲載

技術分野

情報処理装置、情報処理方法、およびプログラム

発明が解決しようとする課題[発明の詳細な説明]から抜粋

しかし、特許文献1に記載の技術では、実数型または複素数型ニューラルネットワークにおいて、受信信号ベクトルの自己相関行列の対角成分を除いた上三角行列を入力としている。このため、特許文献1に記載の技術では、受信信号ベクトルの要素数に対応する全通りの組み合わせペアを入力することが求められ、ニューラルネットワークの規模が大型化する傾向がある。 また、特許文献1や非特許文献1に記載の技術では、同一の層に属するニューロン間の位相差を扱うことが困難である。このため、特許文献1や非特許文献1に記載の技術では、ニューロン間における位相の相関関係が重要となる問題に対して推定精度が劣化する可能性がある。 そこで、本発明は、問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、位相の相関関係に意味を有するデータに対する推定精度をより向上させることが可能な、新規かつ改良された情報処理装置、情報処理方法、およびプログラムを提供することにある。

課題を解決するための手段[発明の詳細な説明]から抜粋

課題を解決するために、本発明のある観点によれば、ニューラルネットワークを用いて状態推定を行う推定部、を備え、前記ニューラルネットワークは、複素数データを入力とする第1の複素数型ニューラルネットワーク層と、前記複素数データに係る複数の集合間における要素ごとの位相差を出力する位相差演算層と、前記位相差に基づいて複素数データを出力する第2の複素数型ニューラルネットワーク層と、を備える、情報処理・・・ 続きを知財ポータルサイト IP Force にログインして見る
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、相対的な位相に意味を有するデータに対する推定精度をより向上させることが可能となる。

この発明についての権利主張の範囲[特許請求の範囲]

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この特許公報に記載されている図面[図面の簡単な説明]から抜粋

【図1】本発明の第1の情報処理装置の機能ブロック図の一例である。

【図2】同ニューラルネットワークのネットワーク構成例を示す図である。

【図3】同位相差演算層の構成について説明するための図である。

【図4】同順方向伝播の一例を示す図である。

【図5】同変換層を備えるニューラルネットワークのネットワーク構成例を示す図である。

【図6】本発明の第2のニューラルネットワークに入力される複素数データについて説明するための図である。

【図7】一般的な複素数型畳み込みニューラルネットワークに係る畳み込み処理について説明するための図である。

【図8】一般的な複素数型畳み込みニューラルネットワークにおける出力特徴マップと畳み込みフィルタとの関係について説明するための図である。

【図9】本発明の第2のニューラルネットワークのネットワーク構成例を示す図である。

【図10】同ニューラルネットワークによる畳み込み処理における入力特徴マップと畳み込みフィルタの関係について説明するための図である。

【図11】同互いに構造の異なる一対の畳み込みフィルタについて説明するための図である。

【図12】本発明の一情報処理装置のハードウェア構成例である。

【図13】一般的な実数型ニューラルネットワークの結合関係を示す図である。

【図14】一般的な複素数型ニューラルネットワークの結合関係を示す図である。

選択図 図1出願人が指定した本件の代表的な図

10 情報処理装置   110 入力部   120 推定部   130 記憶部   140 出力部   CVNN1 第1の複素数型ニューラルネットワーク層   CD1、CD2 位相差演算層   CVNN2 第2の複素数型ニューラルネットワーク層   TL1 変換層   NVNN1 第1の実数型ニューラルネットワーク層   CVCNN1 第1の複素数型畳み込みニューラルネットワーク層   CVCNN2 第2の複素数型畳み込みニューラルネットワーク層   PL1 プーリング層  

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