文献

J-GLOBAL ID：200902174458392102   整理番号：99A0362810

連続時間RNNのための揺らぎ駆動学習則とその動的システム制御への応用

Fluctuation-Driven Learning Rule for Continuous-Time Recurrent Neural Networks And Its Application to Dynamical System Controls.

著者 (4件)： 幅隆宏 (北海道工大) ,  工藤昇 (北海道工大) ,  大堀隆文 (北海道工大) ,  渡辺一央 (北海道工大)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 98  号： 577(NC98 78-97)  ページ： 77-84  発行年： 1999年02月05日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
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： 筆者らは先に,揺らぎ源を内蔵するニューロン群からなる非巡回ニ...

シソーラス用語： *神経回路網 ,...

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分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (14件)：

• DOYA, K. Adaptive neural oscillator using continuous-time back-propagation learning. Neural Networks. 1989, 2, 375-385
• PEARLMUTTER, B. A. Learning state space trajectories in recurrent neural networks. Neural Computaion. 1989, 1, 263-269
• SATO, M. A Learning algorithm to teach spatiotemporal patterns to recurrent neural networks. Biol. Cybern. 1990, 62, 259-263
• FUNAHASHI, K. Approximation of dynamical systems by continuous time recurrent neural networks. Neural Networks. 1993, 6, 801-806
• 横井邦雄. リカレントニューラルネットワークの探索法の比較. 信学論 (D-II). 1995, J78-D-II, 7, 1114-1122

タイトルに関連する用語 (6件)： 連続時間 ,  RNN ,  揺らぎ ,  学習則 ,  動的システム ,  応用