오차 영-확률 최대화 학습법을 위한 적응 커널-폭 추정

초록

추정된 확률밀도가 실제 확률밀도와 가장 근접하도록 하는 기존의 적응 커널-폭 (kernel-width) 추정법은, 정보이론적 학습법 (ITL)의 하나인 영-확률 최대화 알고리듬(MZEP, maximum zero-error probability)의 가중치 갱신에 적용되기에 부적당하다. 이에 이 논문에서는 MZEP 알고리의 가중치 갱신을 위한 커널-폭을 적응적으로 추정하는 새로운 방법을 제안한다. 두 가지 평균오차전력을 계산하기 위해 두 개의 MZEP 알고리듬이 병행 작동하며, 주MZEP에 사용될 커널-폭은 시스템의 평균오차전력이 감소하는 방향으로 갱신된다. 부MZEP에 사용되는 커널-폭은 주MZEP에 사용된 커널-폭에 미소 증분이 더해진 값이 된다. 제안된 방법은 충격성 잡음 통신환경의 실험에서, 불안정을 유발하는 작은 초기 커널-폭에서도, 그리고 매우 느린 수렴을 유발하는 큰 초기 커널-폭에 대해서도 안정되게 수렴함을 보였다. 이에, 제안한 적응 커널-폭 추정법은 MZEP를 채용한 ITL 학습법에서 큰 성능향상을 기대할 수 있다.

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