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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- Korean Institute of Information Scientists and Engineers Journal of Electrical Engineering and Information Science Journal of Electrical Engineering and Information Science Vol.3 No.4
- 발행연도
- 1998.8
- 수록면
- 495 - 500 (6page)
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Lateral Information-Propagation Neural Networks (LIPN) is proposed for fast interpolation through inter-node information propagation. If information is not available for every state, that for other states can be generated with some interpolation technique utilizing neighbored information. The proposed interpolation is a neural network-based method. Each node of the neural network represents a state in the quantized input space. A node of the network is composed of a processing unit and fixed weights from its adjacent nodes as well as its input terminal. With such neural network structure, information of a node propagates among neighbor nodes laterally and inter-node interpolation is achieved. The interpolation principle of the LIPN is explained through some numerical method in this paper. Also, 1-D LIPN hardware has been implemented with general purpose analog ICs to test the interpolation capability of the proposed neural networks. Experiments with static and dynamic signals have been done upon the LIPN hardware.
목차
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. Lateral Information-Propagation Neural Networks (LIPN)
Ⅲ. Interpolation with LIPN
Ⅳ. Hardware implementation
Ⅴ. Experiments
Ⅵ. Conclusion
Acknowledgement
References
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