文献

J-GLOBAL ID：200902144625424260   整理番号：96A0067300

一般化学習ネットワークの高次微分の計算理論

Higher Order Derivatives Calculation Method of Universal Learning Network.

著者 (5件)： 平沢宏太郎 (九大) ,  大林正直 (九大) ,  古賀勝 (九大) ,  村田純一 (九大) ,  楠見尚弘 (九大)
資料名： 電気学会論文誌 C  (IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems)
巻： 115  号： 12  ページ： 1499-1506  発行年： 1995年12月 
JST資料番号： S0810A  ISSN： 0385-4221  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： 工業プラントと同様に経済的,社会的および生体システムといった...

シソーラス用語： 学習 ,...

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分類 (1件)： システム・制御理論一般  (IA02010H)

引用文献 (8件)：

• 平澤. 一般化学習ネットワーク理論. 電気学会論文誌 電子・情報システム部門誌
• BECKER, S. Improving the convergence of backpropagation learning with second order method. Proceedings of the 1988 Connectionist Models Summer School, San Mateo, CA. 1988
• EL-JAROUDI, A. A new error criterion for posterior probability estimation with neural nets. Int. Joint Conf. on Neural Networks, San Diego, CA. 1990
• FAHLMAN, S. E. Faster-learning variations on backpropagation. Proceedings of the 1988 Connectionist Models Summer School, San Mateo, CA. 1988
• BUNTIME, W. L. Computing Second Derivatives in Feed-Forward Networks. IEEE Trans. on Neural Networks. 1994, 5, 3

タイトルに関連する用語 (4件)： 一般化 ,  学習 ,  微分 ,  計算理論