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Kernel Weights for Equalizing Kernel-Wise Convergence Rates of Multikernel Adaptive Filtering 다중 커널 적응 필터링의 커널 단위 수렴 속도를 균일화하기 위한 커널 가중치

Kwangjin JEONG, Masahiro YUKAWA

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요약 :

다중 커널 적응 필터링은 온라인 추정/추적 작업에 대한 매력적인 비선형 접근 방식입니다. 단일 커널에 비해 잠재적인 이점이 있음에도 불구하고 가중치가 부적절하게 부여된 커널을 사용하면 성능이 거의 향상되지 않을 수 있습니다. 본 논문에서는 모든 커널을 활성화하기 위한 다중 커널 적응 필터링을 위한 효율적인 재귀 커널 가중치 기법을 제안한다. 제안된 가중치는 해당하는 모든 부분 계수 오류의 수렴 속도를 균등화합니다. 제안된 가중치는 가중치 행렬을 기반으로 한 특정 메트릭 설계를 통해 구현됩니다. 수치적 예는 합성 및 다중 실제 데이터 세트에 대해 제안된 기법이 수동으로 조정된 커널 가중치보다 더 나은 성능을 나타내며 온라인 다중 커널 회귀 알고리즘보다 훨씬 뛰어난 성능을 나타냄을 보여줍니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Fundamentals Vol.E104-A No.6 pp.927-939
발행일
2021/06/01
공개일
2020/12/11
온라인 ISSN
1745-1337
DOI
10.1587/transfun.2020EAP1080
원고의 종류
PAPER
범주
알고리즘 및 데이터 구조

작성자

Kwangjin JEONG
  Keio University
Masahiro YUKAWA
  Keio University

키워드