電子情報通信学会ソサイエティ大会講演要旨
B-5-109
深層ニューラルネットワーク型DPDの活性化関数に関する検討
◎本行礼奈・江頭慶真・山口恵一(東芝)
ドハティアンプは送信機の電力効率を飛躍的に改善する技術として注目されているが,信号履歴に応じて変化する複雑なメモリ歪が発生することが問題となる.[1]では,ドハティアンプの歪補償技術として,深層ニューラルネットワーク型のディジタルプレディストータ(DNN型DPD)を提案し,活性化関数にReLUを用いた10層DNN型DPDが従来のVolterra型DPDに比べ高い歪補償性能を達成できることを示した.本稿では,DNN型DPD[1]の活性化関数の違いが歪補償性能に与える影響を評価し,活性化関数は補償性能と演算量の双方の観点からSigmoidよりReLUが優れていることを実機検証により明らかにした.
[1]本行礼奈, 江頭慶真, 山口恵一, “深層ニューラルネットワークを用いたドハティアンプの歪補償技術,” IEICE 総合大会, B-5-97, pp. 388, 東京電機大学, Mar. 2018.