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J-GLOBAL ID：200902015550428724   整理番号：93A0495341

複素値変数による全最小自乗評価の修正Hebb学習規則

A modified Hebbian learning rule for total least-squares estimation with complex-valued arguments.

著者 (3件)： GAO K (Concordia Univ., Quebec, CAN) ,  AHMAD M O (Concordia Univ., Quebec, CAN) ,  SWAMY M N S (Concordia Univ., Quebec, CAN)
資料名： IEEE International Symposium on Circuits and Systems  (IEEE International Symposium on Circuits and Systems)
巻： 1992  号： Vol 3  ページ： 1231-1234  発行年： 1992年 
JST資料番号： A0757A  ISSN： 0271-4302  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 複雑な信号を処理する時に用いられる制約付アンチHebbアルゴ...

シソーラス用語： 教師なし学習 ,...
準シソーラス用語： 神経回路網モデル

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分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (5件)： 変数 ,  最小自乗 ,  評価 ,  Hebb学習 ,  規則