論文の概要: Parallel frequency function-deep neural network for efficient complex broadband signal approximation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.10401v1
• Date: Sat, 19 Jun 2021 01:39:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-06-25 04:42:53.454712
• Title: Parallel frequency function-deep neural network for efficient complex broadband signal approximation
• Title（参考訳）: 複素ブロードバンド信号近似のための並列周波数関数-ディープニューラルネットワーク
• Authors: Zhi Zeng, Pengpeng Shi, Fulei Ma, Peihan Qi
• Abstract要約: ニューラルネットワークは本質的に、特徴フィッティングのためのネットワーク重みを調整することで、高次元の複雑なマッピングモデルである。 ネットワークトレーニングにおけるスペクトルバイアスは、ブロードバンド信号に高周波成分を適合させるには耐え難い訓練エポックをもたらす。 並列周波数関数ディープニューラルネットワーク(PFF-DNN)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.536989504296526
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A neural network is essentially a high-dimensional complex mapping model by adjusting network weights for feature fitting. However, the spectral bias in network training leads to unbearable training epochs for fitting the high-frequency components in broadband signals. To improve the fitting efficiency of high-frequency components, the PhaseDNN was proposed recently by combining complex frequency band extraction and frequency shift techniques [Cai et al. SIAM J. SCI. COMPUT. 42, A3285 (2020)]. Our paper is devoted to an alternative candidate for fitting complex signals with high-frequency components. Here, a parallel frequency function-deep neural network (PFF-DNN) is proposed to suppress computational overhead while ensuring fitting accuracy by utilizing fast Fourier analysis of broadband signals and the spectral bias nature of neural networks. The effectiveness and efficiency of the proposed PFF-DNN method are verified based on detailed numerical experiments for six typical broadband signals.
• Abstract（参考訳）: ニューラルネットワークは本質的に、特徴フィッティングのためのネットワーク重みを調整することで、高次元の複雑なマッピングモデルである。 しかし、ネットワークトレーニングにおけるスペクトルバイアスは、広帯域信号の高周波成分を適合させるための耐え難いトレーニングエポックをもたらす。 高周波部品の取付け効率を向上させるため, 複雑な周波数帯域抽出と周波数シフト技術を組み合わせたフェーズDNNが最近提案されている [Cai et al]。 SIAM J. SCI 計算。 42, A3285 (2020)] 本稿では,高周波成分を用いた複素信号の代替候補を提案する。 本稿では、ブロードバンド信号の高速フーリエ解析とニューラルネットワークのスペクトルバイアス特性を利用して、計算オーバーヘッドを抑えるために並列周波数関数ディープニューラルネットワーク(PFF-DNN)を提案する。 6つの典型的なブロードバンド信号に対する詳細な数値実験に基づいて,提案手法の有効性と効率を検証した。

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