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J-GLOBAL ID：200902131230390532   整理番号：00A0452304

階層型ニューラルネットワークを用いて任意の確率密度関数を学習する乱数発生器

Neural network based continuous random generator which can learn arbitral probability distribution using differential back propagation algorithm.

著者 (3件)： 山川宏 (富士通研) ,  益岡竜介 (富士通研) ,  岡田浩之 (富士通研)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 99  号： 686(NC99 150-181)  ページ： 23-30  発行年： 2000年03月15日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 連続確率空間に対する高速な乱数発生器としては,一様乱数出力u...

シソーラス用語： *乱数発生 ,...

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分類 (1件)： 発振回路  (NC05020Y)

引用文献 (7件)：

• 木村元. 強化学習システムの設計指針. 計測と制御. 1999, 38, 10, 618-623
• クヌースD. E. 準数値算法/乱数. 1981
• TUKOLSKY, Saul A. 乱数. NUMERICAL RECIPES in C. 1993, 201-237
• RUMELHART, D. E. Learning internal representations by error propagation. Parallel Distributed Processing. 1986, I+II, 318-362
• SIMARD, Patrice. tangent prop-a formalism for specifying selected invariances in an adaptive network. Advances in Neural Information Processing Systems. 1992, 4, 895-903

タイトルに関連する用語 (4件)： 階層型ニューラルネットワーク ,  確率密度関数 ,  学習 ,  乱数発生器