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J-GLOBAL ID：200902177070335670   整理番号：01A0353305

抑制性結合で結ばれた複数の学習神経場による非線形主成分分析

Nonlinear Principal Component Analysis by Learning Nerve Fields United by Inhibitory Connections.

著者 (2件)： 白倉準 (大阪大 大学院基礎工学研究科) ,  倉田耕治 (琉球大 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： J84-D-2  号： 3  ページ： 549-558  発行年： 2001年03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： 非線形主成分の抽出が可能なフィードフォワード型またはリカレン...

シソーラス用語： *自己組織化特徴マップ ,...
準シソーラス用語： *神経回路網モデル ,...

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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 (14件)：

• TAKEUCHI, A. Formation of topographic maps and columnar microstructures. Biol. Cybern. 1979, 35, 63-72
• AMARI, S. Topographic organization of nerve fields. Bulletin of Mathematical Biology. 1980, 42, 339-364
• FUKUSHIMA, K. Cognitron: A self-organizing multilayered neural network. Biol. Cybern. 1975, 20, 121-136
• FUKUSHIMA, K. Neocognitron: A self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position. Biol. Cybern. 1980, 36, 193-202
• KOHONEN, T. Self-organized formation of topologically correct feature map. Biol. Cybern. 1982, 43, 59-69

タイトルに関連する用語 (3件)： 学習 ,  神経 ,  非線形主成分分析