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J-GLOBAL ID：200902130833258438   整理番号：98A0631448

M-アポトーシスによるリカレント型RBFネットワークの構造明確化学習

Structural Learning of Recurrent RBF Networks with M-Apoptosis.

著者 (3件)： 三好哲也 (大阪府大 工) ,  市橋秀友 (大阪府大 工) ,  本多克宏 (大阪府大 工)
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： J81-D-2  号： 6  ページ： 1345-1353  発行年： 1998年06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： 時系列データから未知システムのダイナミックスをリカレントネッ...

シソーラス用語： 基底関数系 ,...
準シソーラス用語： 構造学習 ,...

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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 (19件)：

• RUMELHART, D. E. Learning representations by back-propagation errors. Nature. 1986, 323, 9, 533-536
• AKAIKE, H. A new look at the statistical model identification. IEEE Trans. Automatic Control. 1974, AC-19, 6, 716-723
• 栗田多喜夫. 情報量規準による3層ニューラルネットワークの隠れ層のユニット数の決定法. 信学論(D-II). 1990, J73-D-II, 11, 1872-1878
• RISSANEN, J. A universal prior for integers and estimation by minimum description length. The Annals of Statistics. 1983, 11, 2, 416-431
• RISSANEN, J. Stochastic complexity and modeling. The Annals of Statistics. 1986, 14, 3, 1080-1100

タイトルに関連する用語 (4件)： アポトーシス ,  リカレント ,  RBFネットワーク ,  学習