文献

J-GLOBAL ID：200902252629534661   整理番号：03A0324513

相関を持つ隠れユニットを備えたソフト委員会マシンのオンライン学習理論 最急勾配降下と自然勾配降下

On-Line Learning Theory of Soft Committee Machines with Correlated Hidden Units-Steepest Gradient Descent and Natural Gradient Descent-

著者 (3件)： INOUE M (RIKEN Brain Sci. Inst., Saitama) ,  PARK H (RIKEN Brain Sci. Inst., Saitama) ,  OKADA M (RIKEN Brain Sci. Inst., Saitama)
資料名： Journal of the Physical Society of Japan  (Journal of the Physical Society of Japan)
巻： 72  号： 4  ページ： 805-810  発行年： 2003年04月15日 
JST資料番号： G0509A  ISSN： 0031-9015  CODEN： JUPSA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 神経回路網の多層パーセプトロン内の隠れユニットが持つ置換対称...

シソーラス用語： *学習モデル ,...
準シソーラス用語： *神経回路網モデル

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分類 (2件)： 統計力学一般,多体問題  (BA08010Q) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

引用文献 (6件)：

• 1) K. Fukumizu and S. Amari: Neural Networks 13 (2000) 317.
• 2) D. Saad and A. Solla: Phys. Rev. E 52 (1995) 4225.
• 3) S. Amari: Neural Comput. 10 (1998) 251.
• 4) H. H. Yang and S. Amari: Neural Comput. 10 (1998) 2137.
• 5) S. Amari, H. Park and K. Fukumizu: Neural Comput. 12 (2000) 1399.

タイトルに関連する用語 (7件)： 相関 ,  ソフト ,  マシン ,  オンライン ,  学習理論 ,  急勾配 ,  降下