核心概念
カーネルを使用したフェーディングメモリシステムのモデリング手法の提案とその有用性を示す。
要約
カーネルを使用したフェーディングメモリシステムの新しいアプローチが紹介されている。
フェード記憶特性を持つLTIシステムの近似に関するBoyd and Chuaの研究が言及されている。
LPVカーネルを使用して非線形系の一般化能力を向上させる方法が説明されている。
Hodgkin-HuxleyモデルへのLPVアプローチとその効果について述べられている。
セクション I: イントロダクション
カーネルを使用したフェーディングメモリシステムの新しいアプローチが提案された。
セクション II: フェード記憶特性
過去入力信号空間Upastと出力空間Y、過去入力信号空間Upast内での連続時間不変因果系統識別に関する基本的な概念が紹介された。
セクション III: LPVカーネルによる非線形系同定
LPVカーネルを使用して非線形系の一般化能力向上方法が説明された。
セクション IV: Hodgkin-Huxleyモデルへの適用
Hodgkin-HuxleyモデルへのLPVアプローチとその効果について述べられた。
統計
Boyd and Chuaは、フェード記憶特性を持つLTIシステムの近似に関する重要な成果を提供しています。
引用
"Kernel methods are well suited for regularized learning and to encode a prior knowledge about input-output properties."
"LPV kernels can improve the generalization ability of the identification method."