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J-GLOBAL ID：200902117135584777   整理番号：95A0059066

ベクトル量子化器設計のための淘汰型競合学習法 等ひずみ原理とその実現アルゴリズム

Competitive and Selective Learning Method for Vector Quantizer Design. Equidistortion Principle and Its Algorithm.

著者 (2件)： 上田修功 (NTT コミュニケーション科研) ,  中野良平 (NTT コミュニケーション科研)
資料名： 電子情報通信学会論文誌 D-2  (IEICE Transactions on Information and Systems, Pt.2 (Japanese Edition))
巻： 77  号： 11  ページ： 2265-2278  発行年： 1994年11月 
JST資料番号： L0197A  ISSN： 0915-1923  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： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ベクトル量子化(VQ)器設計のための新たな競合学習法を提案す...

シソーラス用語： ベクトル量子化 ,...
準シソーラス用語： 等歪み原理

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分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： ベクトル ,  量子化器 ,  設計 ,  淘汰 ,  競合学習 ,  ひずみ ,  原理 ,  アルゴリズム