恒等写像ニューラルネットワークによるBlind Source Deconvolution

摘要

本稿は恒等写像ニューラルネットワークを用い，複数の信号源が畳み込まれて観測された信号から元の信号振を復元するBlindSourCeDeconvolution（BSD）が可能であることを示す．本手絵は前処理やBSDを意識した悉意的な計算は行わず，恒等写像を行うオートエンコーダが持つ性質のみを利用し，自動的なフィルタ構築により復元信号を得る?またオートエンコーダに対し構造刈り込みアルゴリズムを適応することで，信号源の個数が自動的に決定される?このアルゴリズムは復元成績や適応性，ロバスト性甲向上に対しても良好に機能する．様々な混合フィルタを想定したシミュレーションを行うことで，恒等写像学習により情報として与えられていない混合状況がネットワークの内部モデルとして自動的に発現し，畳み込まれた複数の源信号が復元されることを示す．