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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2023.11
- 수록면
- 2,857 - 2,862 (6page)
- DOI
- 10.9728/dcs.2023.24.11.2857
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일반적으로 쓰이는 MSE(mean squared error) 성능 기준에 근거한 학습 알고리듬은 비 가우시안 잡음환경에서 충분한 학습 성능을 나타내지 못하는 것으로 알려져 있다. 한편, MEE (minimum error entropy)에 기반하여 파생된 학습 알고리듬들은 이러한 장애를 극복할 수 있다. 그러나 MEE의 단점 중 하나로 보다 정확한 오차 엔트로피를 계산할 수 있도록 충분한 수의 오차 샘플이 필요하며 이로 말미암아 학습 시스템이 복잡해지게 된다. 최근 오차 엔트로피 계산의 효율성을 위해 연속 오차 샘플 e<SUB>k</SUB>와 e<SUB>k-1</SUB>의 차이를 활용하는 간단한 학습 방법(SMEE, simplified MEE)에서 ek와 ek-의 변동 (variance)가 ek 또는 ek-1자체가 가지는 변동보다 크다는 사실에 착안하여 e<SUB>k</SUB>와 e<SUB>k-1</SUB>을 활용하는 MZEP (maximum zero error probability)를 제안하고 그 학습 성능을 통신 환경의 등화 학습에 적용하여 실험하고 분석하였다. 이 제안된 SMZEP (simplified MZEP)는 기존의 SMEE에 비해 2배 이상 빠른 수렴 속도와 1dB 이상 낮은 정상상태 MSE 성능을 나타냈다. 이에, 제안한 방법은 효율성이 필요한 학습 시스템에서 기존의 SMEE에 비해 보다 적절한 학습 알고리듬으로 적용될 수 있다.
목차
요약
Abstract
Ⅰ. Introduction
Ⅱ. MSE Criterion and LMS Algorithm
Ⅲ. MZEP Criterion based on ITL
Ⅳ. Simplified MZEP Criterion and related Algorithms
Ⅴ. Performance Results and Discussion
Ⅵ. Conclusion
참고문헌
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