論文の概要: Deep Chaos Synchronization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2104.08436v1
• Date: Sat, 17 Apr 2021 03:57:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-04-24 07:00:29.295322
• Title: Deep Chaos Synchronization
• Title（参考訳）: ディープカオス同期
• Authors: Majid Mobini, Georges Kaddoum (Senior Member, IEEE)
• Abstract要約: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた新しいDeep Chaos Synchronization(DCS)システムを提案する。 また、比較分析のための新しいリカレントニューラルネットワーク(RNN)ベースのカオス同期システムも提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this study, we address the problem of chaotic synchronization over a noisy channel by introducing a novel Deep Chaos Synchronization (DCS) system using a Convolutional Neural Network (CNN). Conventional Deep Learning (DL) based communication strategies are extremely powerful but training on large data sets is usually a difficult and time-consuming procedure. To tackle this challenge, DCS does not require prior information or large data sets. In addition, we provide a novel Recurrent Neural Network (RNN)-based chaotic synchronization system for comparative analysis. The results show that the proposed DCS architecture is competitive with RNN-based synchronization in terms of robustness against noise, convergence, and training. Hence, with these features, the DCS scheme will open the door for a new class of modulator schemes and meet the robustness against noise, convergence, and training requirements of the Ultra Reliable Low Latency Communications (URLLC) and Industrial Internet of Things (IIoT).
• Abstract（参考訳）: 本研究では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた新しいDeep Chaos Synchronization (DCS)システムを導入することで,ノイズチャネル上のカオス同期の問題に対処する。 従来のディープラーニング(DL)ベースのコミュニケーション戦略は非常に強力だが、大規模なデータセットでのトレーニングは通常困難で時間を要する。 この課題に取り組むために、dcsは事前情報や大規模なデータセットを必要としない。 さらに、比較分析のための新しいリカレントニューラルネットワーク(RNN)に基づくカオス同期システムを提案する。 提案したDCSアーキテクチャは,ノイズ,収束,トレーニングに対する堅牢性の観点から,RNNベースの同期と競合することを示す。 したがって、DCSスキームはこれらの特徴により、新しい種類の変調器スキームの扉を開き、ウルトラ信頼性低レイテンシ通信(URLLC)と産業用IoT(IIoT)のノイズ、収束、およびトレーニング要件に対する堅牢性を満たす。

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