講演抄録/キーワード |
講演名 |
2021-07-14 10:30
深層展開による拡散LMSアルゴリズムのエッジ重みとステップサイズの最適化に関する検討 ○西畑友登・石井光治(香川大) RCC2021-22 |
抄録 |
(和) |
本研究では,センサネットワークにおける分散信号処理の高速化を目的とし,データ駆動型パラメータ設計を提案する.分散信号処理は,集中制御型に比べて計算処理などを分散できる利点がある一方,収束特性が遅くなる欠点がある.そこで本研究では,従来提案されている拡散LMS に深層展開を適用することで,着目するネットワークに特化したパラメータの最適化を実現する.具体的に,拡散LMS アルゴリズムに用いられるステップサイズと重み付き平均合意に用いる重み付き隣接行列を最適化する.計算機シミュレーションの結果,深層展開を用いたパラメータ設定が収束特性を改善することを示す. |
(英) |
This study proposes a deep-unfolding aided parameter setting for a diffusion LMS algorithm. Distributed signal processing can avoid the centralization of huge computational burden and/or power consumption at some agents in the network, while its convergence performance of signal processing becomes worse than the one of centralized signal processing. To accelerate the convergence performance, this study applies a deep unfolding to the focused diffusion LMS algorithm. Specifically, this work tries to optimize both step size and weighted adjacent matrix in the diffusion LMS algorithm. Simulation results show that the diffusion LMS with the optimized parameters can significantly enhance the convergence performance compared to the case with fixed parameters. |
キーワード |
(和) |
拡散LMSアルゴリズム / 深層学習 / 深層展開 / 平均合意 / / / / |
(英) |
Diffusion LMS Algorithm / deep-learning / deep-unfolding / average consensus / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 121, no. 101, RCC2021-22, pp. 1-6, 2021年7月. |
資料番号 |
RCC2021-22 |
発行日 |
2021-07-07 (RCC) |
ISSN |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
PDFダウンロード |
RCC2021-22 |
研究会情報 |
研究会 |
RCS SR NS SeMI RCC |
開催期間 |
2021-07-14 - 2021-07-16 |
開催地(和) |
オンライン開催 |
開催地(英) |
Online |
テーマ(和) |
機械学習とAIを応用した通信・ネットワーク技術,M2M (Machine-to-Machine),D2D (Device-to-Device),IoT(Internet of Things),一般 |
テーマ(英) |
Communication and Network Technology of the AI Age, M2M (Machine-to-Machine),D2D (Device-to-Device),IoT(Internet of Things), etc |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
RCC |
会議コード |
2021-07-RCS-SR-NS-SeMI-RCC |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
深層展開による拡散LMSアルゴリズムのエッジ重みとステップサイズの最適化に関する検討 |
サブタイトル(和) |
|
タイトル(英) |
Deep-Unfolding Aided Optimization of Edge Weights and Step Sizes for Diffusion LMS Algorithm |
サブタイトル(英) |
|
キーワード(1)(和/英) |
拡散LMSアルゴリズム / Diffusion LMS Algorithm |
キーワード(2)(和/英) |
深層学習 / deep-learning |
キーワード(3)(和/英) |
深層展開 / deep-unfolding |
キーワード(4)(和/英) |
平均合意 / average consensus |
キーワード(5)(和/英) |
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キーワード(6)(和/英) |
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キーワード(7)(和/英) |
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キーワード(8)(和/英) |
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第1著者 氏名(和/英/ヨミ) |
西畑 友登 / Yuto Nishihata / ニシハタ ユウト |
第1著者 所属(和/英) |
香川大学 (略称: 香川大)
Kagawa University (略称: Kagawa Univ.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
石井 光治 / Koji Ishii / イシイ コウジ |
第2著者 所属(和/英) |
香川大学 (略称: 香川大)
Kagawa University (略称: Kagawa Univ.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
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講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2021-07-14 10:30:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
RCC |
資料番号 |
RCC2021-22 |
巻番号(vol) |
vol.121 |
号番号(no) |
no.101 |
ページ範囲 |
pp.1-6 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2021-07-07 (RCC) |