文献

J-GLOBAL ID：200902118203266807   整理番号：02A0479933

多層神経回路が逆モデルを学習するためのForward-propagation則

A Forward-Propagation Learning Rule for Acquiring Inverse Models in Multi-Layered Neural Networks.

著者 (3件)： 永沢和行 (豊橋技科大) ,  福村直博 (豊橋技科大) ,  宇野洋二 (豊橋技科大)
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： J85-D-2  号： 6  ページ： 1066-1074  発行年： 2002年06月01日 
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： 多層神経回路上に逆モデルを学習させるために,様々な方法が提案...

シソーラス用語： 多層構造 ,...
準シソーラス用語： 誤差順伝搬

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分類 (2件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (18件)：

• RUMELHART, D. E. Learning internal representations by error propagation. Parallel Distributed Processing. 1986, 1, 318-326
• RUMELHART, D. E. Learning representations by back-propagation errors. Nature. 1986, 323, 533-536
• 川人光男. 脳の計算理論. 1996, 119-141
• ALBUS, J. S. A new approach to manipulator control: The cerebellar model articulation controller (CMAC). Trans. ASME J. Dynamic Systems, Measurement, and Control. 1975, 97, 270-277
• KUPERSTEIN, M. Neural model of adaptive hand-eye coordination for single posture. Science. 1988, 239, 1308-1311

タイトルに関連する用語 (4件)： 多層 ,  神経回路 ,  モデル ,  学習