講演抄録/キーワード |
講演名 |
2023-11-29 10:40
結合セルを持つSD-CNNを用いた汎用データのパルス伝送方式に関する一検討 ○小阿瀬功記(中京大)・柴田諒一(アイホン)・戸田英治(中京大)・入山太嗣(埼玉大)・大竹 敢(玉川大)・青森 久(中京大) NLP2023-71 |
抄録 |
(和) |
シグマデルタセルラーニューラルネットワーク(SD-CNN)は生体の網膜を模した人工視覚システムである.SD-CNNは,画像をパルスデジタル変換することができ,これにより画像の可逆パルス伝送を実現している.この方式は,画像のような近傍との相関が高いデータをCNNが持つ局所結合性を利用してパルス伝送する方式であるため,汎用的なデータの伝送には適さないと考えられてきた.一方,一般的なデータであっても,データを垂直または水平方向に複製し,擬似的に画像化することで,データ間の相関を高めることが可能である.そこで本研究では,2層のSD-CNNを用いた任意のバイナリデータの可逆伝送方式を提案する. |
(英) |
The sigma-delta cellular neural network (SD-CNN) is an artificial vision system that mimics the retina of biology. SD-CNN is capable of pulse-to-digital conversion of images, which enables reversible pulse transmission of images.This transmission method has been considered unsuitable for general-purpose data transmission because it uses the local connectivity of the CNN to transmit data that is highly correlated with its neighbors, such as images.On the other hand, it is possible to increase the correlation between data, even for general data, by vertically or horizontally duplicating the data and creating a pseudo-image.Therefore, in this paper, we propose a reversible transmission scheme for arbitrary binary data using a two-layer SD-CNN. |
キーワード |
(和) |
シグマデルタセルラーニューラルネットワーク / バイナリデータのパルス伝送 / / / / / / |
(英) |
sigma-delta cellular neural network / pulse transmission of binary data / / / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 123, no. 287, NLP2023-71, pp. 53-56, 2023年11月. |
資料番号 |
NLP2023-71 |
発行日 |
2023-11-21 (NLP) |
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 |
NLP2023-71 |