JPH03121625A - 通信装置 - Google Patents
通信装置Info
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- JPH03121625A JPH03121625A JP25938689A JP25938689A JPH03121625A JP H03121625 A JPH03121625 A JP H03121625A JP 25938689 A JP25938689 A JP 25938689A JP 25938689 A JP25938689 A JP 25938689A JP H03121625 A JPH03121625 A JP H03121625A
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- neural network
- compression
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Links
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- 230000006835 compression Effects 0.000 claims abstract description 40
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- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims abstract description 14
- 230000006837 decompression Effects 0.000 claims description 13
- 230000004044 response Effects 0.000 abstract 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
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Landscapes
- Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)
Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
［産業上の利用分野コ
本発明は、通信装置の情報圧縮・伸長装置に関する。
［従来の技術］
画像のような大量の情報を高速に伝送するためには、広
帯域の伝送路を必要とするので、一般に送信側において
情報を必要十分な１に圧縮し、受信側において元の形に
伸長・復元する必要がある。
帯域の伝送路を必要とするので、一般に送信側において
情報を必要十分な１に圧縮し、受信側において元の形に
伸長・復元する必要がある。
従来情報圧縮・伸長には、ハフマン符号化やランレング
ス符号化、特に大量の情報である画像に対しては予測符
号化などが用いられていた。
ス符号化、特に大量の情報である画像に対しては予測符
号化などが用いられていた。
［発明が解決しようとする課題 コしかし、前述
の従来技術では通信する情報に応じた圧縮を効率的に行
うことができない、あるいは、符号化のインプリメント
も含めた装置設計の負荷が大きいという問題点を有する
。
の従来技術では通信する情報に応じた圧縮を効率的に行
うことができない、あるいは、符号化のインプリメント
も含めた装置設計の負荷が大きいという問題点を有する
。
そこで本発明はこのような問題点を解決するもので、そ
の目的とするところは、通信する情報に応じた効率的な
情報圧縮・伸長を容易に行わせることにある。
の目的とするところは、通信する情報に応じた効率的な
情報圧縮・伸長を容易に行わせることにある。
［課題を解決するための手段］
本発明の通信装置は、
ａ）情報圧縮装置を用いて情報を圧縮し、信号の送信装
置、伝送路、受信装置を用いて前記情報圧縮装置からの
信号を伝送し、情報伸長装置を用いて前記受信装置から
の信号を伸長し、情報通信を行う通信装置において、 ｂ）ニューラルネットに基づく情報圧縮装置と、Ｃ）ニ
ューラルネットに基づく情報伸長装置、を備えたことを
特徴とする。
置、伝送路、受信装置を用いて前記情報圧縮装置からの
信号を伝送し、情報伸長装置を用いて前記受信装置から
の信号を伸長し、情報通信を行う通信装置において、 ｂ）ニューラルネットに基づく情報圧縮装置と、Ｃ）ニ
ューラルネットに基づく情報伸長装置、を備えたことを
特徴とする。
［作用］
本発明の上記の構成によれば、ニューラルネットの働き
により通信する情報の偏り等に応じた情報の圧縮・伸長
が行われる。
により通信する情報の偏り等に応じた情報の圧縮・伸長
が行われる。
［実施例］
以下、本発明について実施例に基づいて詳細に説明する
。
。
第１図は、本発明の通信装置のブロック図である。１は
ニューラルネットに基づく情報圧縮装置。
ニューラルネットに基づく情報圧縮装置。
２は送信装置、３は伝送路、４は受信装置。５はニュー
ラルネットに基づく情報伸長装置である。
ラルネットに基づく情報伸長装置である。
情報圧縮装置１は入力情報を圧縮するように学習したニ
ューラルネットに基づいて構成され、情報伸長装置５は
圧縮された情報を元の情報に伸長・復元するように学習
したニューラルネットに基づいて構成されている。また
、送信袋Ｂ２及び受信装置４は、伝送路３を確立し、誤
りのない伝送を行う。
ューラルネットに基づいて構成され、情報伸長装置５は
圧縮された情報を元の情報に伸長・復元するように学習
したニューラルネットに基づいて構成されている。また
、送信袋Ｂ２及び受信装置４は、伝送路３を確立し、誤
りのない伝送を行う。
入力された伝送すべき情報は、情報圧縮装置１により情
報圧縮され、送信装置２により伝送信号に変換され、伝
送路３を通って、受信装置４により情報伸長装置５への
入力信号に変換され、情報伸長装置５により情報伸長・
復元されて情報の伝送がなされる。
報圧縮され、送信装置２により伝送信号に変換され、伝
送路３を通って、受信装置４により情報伸長装置５への
入力信号に変換され、情報伸長装置５により情報伸長・
復元されて情報の伝送がなされる。
第２図は、本発明による通信装置の情報圧縮装置の実施
例である。６は入力装置、７はニューラルネット、８は
出力装置である。圧縮される情報は、情報圧縮装置１の
入力装置６に入力されニューラルネットへの入力に適し
た形に変換、前処理されニューラルネット７へ伝えられ
る。ニューラルネット７内ではネットワークを構成する
ノードの働きにより入カバターンに応じた出力信号を生
成する。ニューラルネット７からの出力信号は、出力装
置８に伝えられ、後処理がなされ、情報圧縮装置１の出
力信号として出力される。この際に、入力装置６への入
力信号の次元より出力装置８への出力信号の次元が小さ
くなっており、情報の圧縮がなされる。
例である。６は入力装置、７はニューラルネット、８は
出力装置である。圧縮される情報は、情報圧縮装置１の
入力装置６に入力されニューラルネットへの入力に適し
た形に変換、前処理されニューラルネット７へ伝えられ
る。ニューラルネット７内ではネットワークを構成する
ノードの働きにより入カバターンに応じた出力信号を生
成する。ニューラルネット７からの出力信号は、出力装
置８に伝えられ、後処理がなされ、情報圧縮装置１の出
力信号として出力される。この際に、入力装置６への入
力信号の次元より出力装置８への出力信号の次元が小さ
くなっており、情報の圧縮がなされる。
第３図は、本発明による通信装置の情報圧縮装置ｌおよ
び情報伸長装置５の基となるニューラルネットの学習段
階の一実施例である。本図においては、情報圧縮用のニ
ューラルネット７と情報伸長用のニューラルネット９を
直接結合させてあり、それぞれのニューラルネットが情
報圧縮・伸長の機能を果たすように学習が行われる。こ
れはニューラルネットの砂時計モデルと呼ばれるもので
ある。通信される頻度が高いと予測される情報を中心と
した信号を学習信号として、情報圧縮用ニューラルネッ
ト７の入力層と情報伸長用ニューラルネット９の出力層
の信号が等しくなるようにニューラルネットを学習させ
、中間部でネットワークを２つに分割する。前半の情報
圧縮用ニューラルネット７に入力を与えると入力信号の
パターンに応じた信号が出力され、その信号を後半の情
報伸長用ニューラルネット９に入力すると出力として情
報圧縮用ニューラルネット７への入力信号が復元される
。特に、学習信号作成に際して通信される頻度が高いと
予測した情報と実際に通信される情報が等しい場合は、
中間部における情報の直交性が高くなり復元の誤りの可
能性は小さくなる。
び情報伸長装置５の基となるニューラルネットの学習段
階の一実施例である。本図においては、情報圧縮用のニ
ューラルネット７と情報伸長用のニューラルネット９を
直接結合させてあり、それぞれのニューラルネットが情
報圧縮・伸長の機能を果たすように学習が行われる。こ
れはニューラルネットの砂時計モデルと呼ばれるもので
ある。通信される頻度が高いと予測される情報を中心と
した信号を学習信号として、情報圧縮用ニューラルネッ
ト７の入力層と情報伸長用ニューラルネット９の出力層
の信号が等しくなるようにニューラルネットを学習させ
、中間部でネットワークを２つに分割する。前半の情報
圧縮用ニューラルネット７に入力を与えると入力信号の
パターンに応じた信号が出力され、その信号を後半の情
報伸長用ニューラルネット９に入力すると出力として情
報圧縮用ニューラルネット７への入力信号が復元される
。特に、学習信号作成に際して通信される頻度が高いと
予測した情報と実際に通信される情報が等しい場合は、
中間部における情報の直交性が高くなり復元の誤りの可
能性は小さくなる。
このような手法を用いれば、情報圧縮・伸長装置の基と
なるニューラルネットが作成される。
なるニューラルネットが作成される。
尚、ここに挙げた実施例はあくまでも一実施例にすぎな
い。例えば、情報圧縮装置の入力装置で情報の偏りなど
に依存しない情報圧縮を行いニューラルネットでさらに
情報圧縮を行う多段階の情報圧縮装置による効率の高い
情報圧縮装置とそれに対応した情報伸長装置も可能であ
る。
い。例えば、情報圧縮装置の入力装置で情報の偏りなど
に依存しない情報圧縮を行いニューラルネットでさらに
情報圧縮を行う多段階の情報圧縮装置による効率の高い
情報圧縮装置とそれに対応した情報伸長装置も可能であ
る。
［発明の効果］
以上述べたように、本発明の通信装置は情報圧縮・伸長
をニューラルネットに基づいた装置で構成することによ
り、予め人間が情報圧縮・伸長のアルゴリズムを与える
必要がなく、情報に応じた情報圧縮・伸長を行うことを
可能にし、また、装置設計の負荷を軽減した。また、ニ
ューラルネットに基づく情報圧縮装置の処理は個々の通
信装置によって異なり、特定のアルゴリズムで表現でき
ないので、情報の暗号化が可能であるという効果を有す
る。
をニューラルネットに基づいた装置で構成することによ
り、予め人間が情報圧縮・伸長のアルゴリズムを与える
必要がなく、情報に応じた情報圧縮・伸長を行うことを
可能にし、また、装置設計の負荷を軽減した。また、ニ
ューラルネットに基づく情報圧縮装置の処理は個々の通
信装置によって異なり、特定のアルゴリズムで表現でき
ないので、情報の暗号化が可能であるという効果を有す
る。
第１図は、本発明の実施例である通信装置のブロック図
。 第２図は、本発明による通信装置の情報圧縮装置の実施
例を示す平面図。 第３図は、本発明による通信装置の情報圧縮装置および
情報伸長装置の基となるニューラルネットの学習段階の
実施例を示す平面図。 １・・・・・・情報圧縮装置 ２・・・・・・送信装置 ３・・・・・・伝送路 ４・・・・・・受信装置 ５・・・・・・情報伸長装置 ６・・・・・・情報圧縮装置の入力装置７・・・・・・
情報圧縮用ニューラルネット８・・・・・・情報圧縮装
置の出力装置９・・・・・・情報伸長用ニューラルネッ
ト第１図
。 第２図は、本発明による通信装置の情報圧縮装置の実施
例を示す平面図。 第３図は、本発明による通信装置の情報圧縮装置および
情報伸長装置の基となるニューラルネットの学習段階の
実施例を示す平面図。 １・・・・・・情報圧縮装置 ２・・・・・・送信装置 ３・・・・・・伝送路 ４・・・・・・受信装置 ５・・・・・・情報伸長装置 ６・・・・・・情報圧縮装置の入力装置７・・・・・・
情報圧縮用ニューラルネット８・・・・・・情報圧縮装
置の出力装置９・・・・・・情報伸長用ニューラルネッ
ト第１図
Claims (1)
- （１）ａ）情報圧縮装置を用いて情報を圧縮し、信号の
送信装置・伝送路・受信装置を用いて前記情報圧縮装置
からの信号を伝送し、情報伸長装置を用いて前記受信装
置からの信号を伸長し、情報通信を行う通信装置におい
て、 ｂ）ニューラルネットに基づく情報圧縮装置と、 ｃ）ニューラルネットに基づく情報伸長装置、を備えた
ことを特徴とする通信装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25938689A JPH03121625A (ja) | 1989-10-04 | 1989-10-04 | 通信装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP25938689A JPH03121625A (ja) | 1989-10-04 | 1989-10-04 | 通信装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03121625A true JPH03121625A (ja) | 1991-05-23 |
Family
ID=17333423
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP25938689A Pending JPH03121625A (ja) | 1989-10-04 | 1989-10-04 | 通信装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH03121625A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014209794A (ja) * | 2009-07-28 | 2014-11-06 | エコール・ポリテクニーク・フェデラル・ドゥ・ローザンヌ （ウ・ペ・エフ・エル）Ｅｃｏｌｅ Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅ Ｆｅｄｅｒａｌｅｄｅ Ｌａｕｓａｎｎｅ （Ｅｐｆｌ） | 情報の符号化および復号 |
| US10373048B2 (en) | 2010-02-05 | 2019-08-06 | Ecole Polytechnique Federale De Lausanne (Epfl) | Organizing neural networks |
-
1989
- 1989-10-04 JP JP25938689A patent/JPH03121625A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2014209794A (ja) * | 2009-07-28 | 2014-11-06 | エコール・ポリテクニーク・フェデラル・ドゥ・ローザンヌ （ウ・ペ・エフ・エル）Ｅｃｏｌｅ Ｐｏｌｙｔｅｃｈｎｉｑｕｅ Ｆｅｄｅｒａｌｅｄｅ Ｌａｕｓａｎｎｅ （Ｅｐｆｌ） | 情報の符号化および復号 |
| US10373048B2 (en) | 2010-02-05 | 2019-08-06 | Ecole Polytechnique Federale De Lausanne (Epfl) | Organizing neural networks |
| US10387767B2 (en) | 2010-02-05 | 2019-08-20 | Ecole Polytechnique Federale De Lausanne (Epfl) | Organizing neural networks |
| US11126911B2 (en) | 2010-02-05 | 2021-09-21 | Ecole Polytechnique Federale De Lausanne (Epfl) | Organizing neural networks |
| US11900237B2 (en) | 2010-02-05 | 2024-02-13 | Ecole Polytechnique Federale De Lausanne (Epfl) | Organizing neural networks |
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