文献

J-GLOBAL ID：200902191544238800   整理番号：01A0990163

追加学習可能な自己増殖型学習ベクトル量子化

Self-growing Learning Vector Quantization with Additional Learning Ability.

著者 (2件)： 三上弾 (慶応大) ,  萩原将文 (慶応大)
資料名： 電気学会論文誌 C  (IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems)
巻： 121-C  号： 10  ページ： 1620-1626  発行年： 2001年10月01日 
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： 追加学習とif-thenルール抽出が可能なニューラルネットワ...

シソーラス用語： *パターン認識 ,...

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

引用文献 (14件)：

• 池田和司. 追加学習の漸近論的解析. 電子情報通信学会論文誌. 1997, J80-D-II, 7, 1913-1918
• 山内康一郎. 干渉を受ける記憶パターンの想起と追加学習. 信学技報. 1995, NC94-10, 197-204
• 山内康一郎. GRBFによる干渉を受けるパターンの想起と追加学習. 信学技報. 1998, NC97-137, 277-284
• FRENCH, R. M. Dynamically constraining connectionist networks to produce distributed, orthogonal representations to reduce catastrophic interference. Proc. of the 16th Annual Cognitive Science Society Conference. 1994, 335-340
• ZHANG, Byoung-Tak. An incremental learning algorithm that optimizes network size and sample size in one trial. Proc. Int. Joint Conf. on Neural Networks. 1994, 215-220

タイトルに関連する用語 (3件)： 追加学習 ,  自己増殖 ,  学習ベクトル量子化