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J-GLOBAL ID：200902087681161651   整理番号：91A0434716

特集 ニューラルネット リカレントネットワークの学習アルゴリズム

Special issue on recent trends in neural networks. Learning algorithms for recurrent neural networks.

著者 (1件)： 銅谷賢治 (東大 工)
資料名： 計測と制御  (Journal of the Society of Instrument and Control Engineers)
巻： 30  号： 4  ページ： 296-301  発行年： 1991年04月 
JST資料番号： F0131A  ISSN： 0453-4662  CODEN： KESEA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： フィードフォワードネットワークの解説に始まり,相互相関連想記...

シソーラス用語： ネットワーク構造 ,...
準シソーラス用語： バックプロパゲーション ,...

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分類 (1件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C)

引用文献 (35件)：

• 1) D. E. Rumelhart, G. E. Hinton and R. J. Williams: Learning Representations by Back-Propagating Errors, Nature, 323-9, 533/536 (1986)
• 2) J. J. Hopfield: Neural Networks and Physical Systems with Emergent Collective Computational Abilities, Proceedings of National Academy of Science of USA, 79, 2554/2558 (1982)
• 3) K. Fukushima: A Model of Associtve Memory in the Brain, Kybernetik, 12, 58/63 (1973)
• 4) S. Amari: Statistical Neurodynamics of Various Versions of Correlation Associative Memory, Proceedings of ICNN 1988 in San Diego, I-633/640 (1988)
• 5) 中野: アソシアトロン, 晃光堂 (1979)

タイトルに関連する用語 (3件)： ニューラルネット ,  リカレント ,  学習アルゴリズム