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文献
J-GLOBAL ID：202002238503740327
整理番号：20A1605222
入力駆動再帰型ニューラルネットワークの情報処理能力に対するリカレント情報量最大化原理の影響
Effect of recurrent infomax on the information processing capability of input-driven recurrent neural networks
Tanaka Takuma
(Graduate School of Data Science, Shiga University, 1-1-1 Banba, Hikone, Shiga 522-8522, Japan)
,
Nakajima Kohei
(Graduate School of Information Science and Technology, University of Tokyo, Tokyo 113-8656, Japan)
,
Aoyagi Toshio
(Graduate School of Informatics, Kyoto University, Yoshida Honmachi, Sakyo-ku, Kyoto 606-8501, Japan)
資料名：
Neuroscience Research
(Neuroscience Research)
巻： 156 ページ： 225-233 発行年： 2020年07月
JST資料番号： D0210C ISSN： 0168-0102 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)
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