講演抄録/キーワード |
講演名 |
2018-02-16 13:15
畳み込みニューラルネットワークによるホログラムメモリー再生データの符号間干渉の抑制 ○片野祐太郎・室井哲彦・木下延博・石井紀彦(NHK) |
抄録 |
(和) |
ホログラムメモリーは大容量,高転送速度,長期保存性という特徴を有するため,アーカイブに向けた次世代の光記録メディアとして注目されている.データの再生時,ホログラムからはページデータと呼ばれる二次元状に変調された画像データが再生される.畳み込みニューラルネットワーク(Convolutional neural network, CNN)にこれをあらかじめ入力し,復調アルゴリズムや光学特性を学習させることで,再生データを低い誤り率で復調可能である.本稿では復調誤りの低減に向け,符号間干渉に着目した.対象とする変調ブロックだけでなく,周辺画素の情報も入力可能なCNNを構築し,符号間干渉の抑制による復調誤りの特性改善について検証した. |
(英) |
Holographic data storage (HDS) is a promising for next generation archival media. In reproduction, reproduced data of two-dimensional data array are image data and can be demodulated accurately by using convolutional neural networks (CNNs) for each modulation block. In this paper, we consider CNNs which are more effective for suppression of inter-symbol interference to improve the demodulation error rate. We designed and evaluated CNNs into which not only the images of modulation blocks but also the adjacent pixels are input. |
キーワード |
(和) |
ホログラムメモリー / 畳み込みニューラルネットワーク / 符号間干渉 / / / / / |
(英) |
Holographic data storage / Convolutional neural network / Inter-symbol interference / / / / / |
文献情報 |
映情学技報, vol. 42, no. 4, MMS2018-25, pp. 267-270, 2018年2月. |
資料番号 |
MMS2018-25 |
発行日 |
2018-02-08 (MMS, HI, ME, AIT) |
ISSN |
Print edition: ISSN 1342-6893 Online edition: ISSN 2424-1970 |
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