文献

J-GLOBAL ID：200902146869306548   整理番号：01A0048932

フィードフォワード神経回路網のフォールトトレランスを高めるための重み付け制限手法

On a Weight Limit Approach for Enhancing Fault Tolerance of Feedforward Neural Networks.

著者 (5件)： KAMIURA N (Himeji Inst. Technol., Himeji-shi, JPN) ,  ISOKAWA T (Himeji Inst. Technol., Himeji-shi, JPN) ,  HATA Y (Himeji Inst. Technol., Himeji-shi, JPN) ,  MATSUI N (Himeji Inst. Technol., Himeji-shi, JPN) ,  YAMATO K (Hyogo Univ., Kakogawa-shi, JPN)
資料名： IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers)  (IEICE Transactions on Information and Systems (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： E83-D  号： 11  ページ： 1931-1939  発行年： 2000年11月25日 
JST資料番号： L1371A  ISSN： 0916-8532  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： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ハードウェアで実現したフィードフォワード型神経回路網のフォー...

シソーラス用語： *神経回路網 ,...

   続きはJDreamIII（有料）にて  {{ this.onShowAbsJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=01A0048932&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=L1371A") }}

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

引用文献 (14件)：

• HAYKEN, S. Neural Networks, A Comprehensive Foundation. 1994
• GRIFFIN, M. An 11-million transistor neural network execution engine. IEEE Int. Solid-State Circuits Conf. Dig. Tech. Papers. 1991, 180-181
• ISHII, H. Hardware-backpropagation learning of neuron MOS neural networks. Int. Electron Devices Meeting Tec. Dig. 1992, 435-438
• KOSAKA, H. An excellent weight-updating-linerarity EEPROM synapse memory cell for self-learning neuron-MOS neural networks. IEEE Trans. Electron Devices. 1995, 42, 1, 135-143
• WHITE, B. A. The digi-neocognitron: A digital neocognitron neural network model for VLSI. IEEE Trans. Neural Networks. 1992, 3, 1, 73-85

タイトルに関連する用語 (6件)： フィードフォワード ,  神経回路網 ,  フォールトトレランス ,  重み付け ,  制限 ,  手法