Optimal Structure of Pipelined Recurrent Neural Network in Modeling of MPEG Video

سال انتشار: 1381
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,300

فایل این مقاله در 8 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

ICMVIP02_013

تاریخ نمایه سازی: 20 مهر 1390

چکیده مقاله:

This paper investigates optimal structure of Piplined Recurrent Neural Network (PRNN) for adaptive traffic prediction of MPEG video signal via dynamic ATM networks. The traffic signal of each picture type (I, P, and B) of MPEG video is characterized by a nonlinear autoregressive moving average (NARMA) process. Since those modules of PRNN can be performed simultaneously in a pipelined parallelism fashion, this would lead to a significant improvement in the total computational efficiency of PRNN. In order to further improve the convergence performance of the adaptive algorithm for PRNN, a learning-rate annealing schedule is proposed to accelerate the adaptive learning process. The measure that is used for optimum structure of PRNN i.e. number of neurons in each module, number of modules is the one-step forward prediction gain. Results are shown to be promising and practically feasible in obtaining the best structure for a adaptive predictor of Noise.

کلیدواژه ها:

MPEG ، Video modeling ، NARMA ، PRNN ، RTRL algorithm ، One-step forward prediction gain

نویسندگان

J. Ahmadi Shokouh

Department of Electronic, University of Sistan and Baluchistan

H. Keshavarz

Department of Electronic University of Sistan and Baluchistan

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • G. Kechriotis and E. Manolakos, "Using recurrent neural networks for ...
  • R. T. Williams and D. E. Zipser, "A learning algorithm ...
  • G. E. Box and G. M. Jenkins, Time Series Analysis: ...
  • J. T. Connor, R. D. Martin, and L. E. Atlas, ...
  • S. Haykin and L. Li, "Nolinear adaptive prediction of non-stationary ...
  • C. Darken and J Moody, "Toward faster stochastic gradient search, ...
  • P. R. Chang, J. T. Hu, _ Optimal Nonlinear Adaptive ...
  • . Ahmai Shokouh, H. Heshavarz, _ Forgetting Factor Optimization in ...
  • J. Ahmadi Shokouh, S.M. Barakati, R. Rezaee, M. Khademi " ...
  • S. Haykin, P. Yee, E. Derbez, " Optimum Non-]inear Filtering, ...
  • S. Haykin, 'Adaptive Filter Theory, ' Prentice Hall, 1993 ...
  • C. L. Giles, S. Lawrence, A. C. Tsoi, _ Noisy ...
  • D. Le Gall, "MPEG: A video compression standard for multimedi ...
  • S. Jung and J. S. Meditch, "Adaptive prediction and smoothing ...
  • P. Pancha and M. ElZarki, ، _ andwi dth-allocation schemes ...
  • J. E. Neves, L. B. Almeida, and M. J. Leitco, ...
  • J. E. Neves, M. J. Leitco, and L. B. Almeida, ...
  • B. Maglaris et al.. "Performance models of statistical multiplexing in ...
  • P. Sen et al., "Models for packet switching of variable ...
  • N. Nomura, T. Fuji, and N. Ohta, "Basic characteristics of ...
  • N. Ohta, Packet Video Modeling and Signal Processing. Norwood, MA: ...
  • D. P. Heyman, A. Tabatabai, and T. V. Lakshman, "Statistical ...
  • F. Yegenoglu, B. Jabbari, and Y. Q.Zhang, _ Motion-clas sified ...
  • Brent Beyeler : http ://members .home _ net/beyel er/bbmpeg .html ...
  • نمایش کامل مراجع