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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 사단법인 항법시스템학회 Journal of Positioning, Navigation, and Timing Journal of Positioning, Navigation, and Timing 제8권 제4호
- 발행연도
- 2019.1
- 수록면
- 193 - 200 (8page)
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The auto-encoder network which is a good candidate to handle the modeling of the signal strength attenuation is designed for denoising and compensating the distortion of the received data. It provides a non-linear mapping function by iteratively learning the encoder and the decoder. The encoder is the non-linear mapping function, and the decoder demands accurate data reconstruction from the representation generated by the encoder. In addition, the adaptive network width which supports the automatic generation of new hidden nodes and pruning of inconsequential nodes is also implemented in the proposed algorithm for increasing the efficiency of the algorithm. Simulation results show that the proposed method can improve the neural network training surface to achieve the highest possible accuracy of the signal modeling compared with the conventional modeling method.
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Ashfahani, A. / 2019 / Autonomous Deep Learning: Continual Learning Approach for Dynamic Environments / Proceedings of the 2019 SIAM International Conference on Data Mining, Society for Industrial and Applied Mathematics :666~674
Y. Bengio / 2013 / Representation Learning: A Review and New Perspectives / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 35(8):1798~1828
Sreevardhan Cheerla / 2018 / Neural network-based path loss model for cellular mobile networks at 800 and 1800 MHz bands / AEU - International Journal of Electronics and Communications 94:179~186
Deng, L. / 2010 / Binary coding of speech spectrograms using a deep auto-encoder / Proc. Interspeech :1692~1695
Anupriya Gogna / 2017 / Semi-supervised Stacked Label Consistent Autoencoder for Reconstruction and Analysis of Biomedical Signals / IEEE Transactions on Biomedical Engineering 64(9):2196~2205
Y. Bengio / 2013 / Representation Learning: A Review and New Perspectives / IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 35(8):1798~1828
Sreevardhan Cheerla / 2018 / Neural network-based path loss model for cellular mobile networks at 800 and 1800 MHz bands / AEU - International Journal of Electronics and Communications 94:179~186
Deng, L. / 2010 / Binary coding of speech spectrograms using a deep auto-encoder / Proc. Interspeech :1692~1695
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