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NTIS 바로가기Journal of Internet Computing and Services = 인터넷정보학회논문지, v.15 no.4, 2014년, pp.119 - 124
김남용 (Division of Electronics, Information & Communication Engineering, Kangwon National Unversity)
Blind adaptive systems based on the Euclidean distance (ED) between the distribution function of the output samples and that of a set of random symbols generated at the receiver matching with the distribution function of the transmitted symbol points estimate the ED at each iteration time to examine...
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핵심어 | 질문 | 논문에서 추출한 답변 |
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유클리드 거리란? | 반면에, 두 확률밀도함수에 대해 유사성 (similarity) 을 나타낼 수 있으면서 이차함수로 표현이 가능한 유클리드 거리 (Euclidean distance, ED) 는 최소화가 용이하여 정보 이론적 학습법에서 크게 활용되고 있다 [4]. 두 확률밀도 함수 사이의 ED 가 최소화 되면 두 확률밀도함수는 서로 가장 매칭된 형태가 되므로 적응 시스템의 출력 샘플들의 분포를 원하는 신호 (desired signal) 가 가지는 분포 형태로 집결 시킬 수 있는 특성을 지닌다. | |
적응 시스템의 성능 기준으로 채택된 방법은 무엇인가? | 최근 커널 밀도 추정법 (kernel density estimation) 과 확률 밀도 함수를 바탕으로 한 정보이론적 학습 방법(information theoretic learning, ITL) 은 적응 신호 처리 및 이퀄라이져 응용 분야에서 기존의 평균 제곱 오차(mean squared error, MSE) 를 대치하며 적응 시스템의 성능 기준으로 채택되고 있다 [1]. | |
유클리드 거리가 가지는 특성은? | 반면에, 두 확률밀도함수에 대해 유사성 (similarity) 을 나타낼 수 있으면서 이차함수로 표현이 가능한 유클리드 거리 (Euclidean distance, ED) 는 최소화가 용이하여 정보 이론적 학습법에서 크게 활용되고 있다 [4]. 두 확률밀도 함수 사이의 ED 가 최소화 되면 두 확률밀도함수는 서로 가장 매칭된 형태가 되므로 적응 시스템의 출력 샘플들의 분포를 원하는 신호 (desired signal) 가 가지는 분포 형태로 집결 시킬 수 있는 특성을 지닌다. |
J. Principe, D. Xu and J. Fisher, Information Theoretic Learning in: S. Haykin, Unsupervised Adaptive Filtering, Wiley, (New York, USA), 2000, pp. 265-319.
S. Kullback, Information Theory and Statistics, Dover Publications, New York, 1968.
D. Erdogmus, Y. Rao and J. C. Principe, " Supervised training of adaptive systems with partially labeled data" Proceedings of the International Conference on ASSP, Apr. 2005. pp. v321v324.
K. Jeong, J. Xu, D. Erdogmus, and J. Principe, "A new classifier based on information theoretic learning with unlabeled data," Neural Networks, Vol. 18, 2005, pp. 719-726.
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