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J-GLOBAL ID：201702290951288633   整理番号：17A0368789

ニューラルネットワーク:初期の研究,現在のフレームワークと新しい挑戦の概観【Powered by NICT】

Neural networks: An overview of early research, current frameworks and new challenges

著者 (7件)： Prieto Alberto (Department of Computer Architecture and Technology, CITIC-UGR, University of Granada, Spain) ,  Prieto Beatriz (Department of Computer Architecture and Technology, CITIC-UGR, University of Granada, Spain) ,  Ortigosa Eva Martinez (Department of Computer Architecture and Technology, CITIC-UGR, University of Granada, Spain) ,  Ros Eduardo (Department of Computer Architecture and Technology, CITIC-UGR, University of Granada, Spain) ,  Pelayo Francisco (Department of Computer Architecture and Technology, CITIC-UGR, University of Granada, Spain) ,  Ortega Julio (Department of Computer Architecture and Technology, CITIC-UGR, University of Granada, Spain) ,  Rojas Ignacio (Department of Computer Architecture and Technology, CITIC-UGR, University of Granada, Spain)
資料名： Neurocomputing  (Neurocomputing)
巻： 214  ページ： 242-268  発行年： 2016年 
JST資料番号： W0360A  ISSN： 0925-2312  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,モデリング,シミュレーションおよび神経回路網の実装の包括的な概観を提示し,二つの目的は,この地域に出現したことを考慮して:神経系の挙動と関連するタスクを実行するために,自然によって提供される利点を持つシステムを構築するためにからインスピレーションを発見する必要性の理解の改善。ニューラルネットワークに関連した異なる話題の発生と進化を記述した(シミュレータ,実装,および実世界応用)場は,成熟と圧密,現実世界の問題の解決にその競争力によって証明を獲得していることを示した。また,時間が経つと,人工ニューラルネットワークは,計算神経科学,神経工学,計算知能と機械学習のような他の分野の誕生と発展の基本概念に寄与しているかを示した。ヒト脳のより良い理解は,今世紀の課題の一つと考えられており,それを達成するために,本論文では,記述するために,神経回路網研究で追跡する方法をいくつかの重要な国家と多国籍プロジェクトと主導権。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： シミュレータ ,  人工知能 ,  モデリング ,  圧密 ,  機械学習 ,  神経回路網 ,  ヒト ,  神経系 ,  *ニューラルネットワーク
準シソーラス用語： 神経 ,  計算神経科学 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (9件)： ニューラルモデリング ,  ニューラルネットワーク ,  人工ニューラルネットワーク ,  学習アルゴリズム ,  ニューラルハードウェア ,  神経回路シミュレータ ,  ニューラルネットワークの応用 ,  ヒト脳プロジェクト ,  脳イニシアティブ

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  初期 ,  研究 ,  フレームワーク