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J-GLOBAL ID：201302255014305656   整理番号：13A1182783

「Deep Learning(深層学習)」〔第2回〕多層ニューラルネットワークによる深層表現の学習

著者 (1件)： 麻生英樹 (産業技術総合研)
資料名： 人工知能学会誌  (Journal of the Japanese Society for Artificial Intelligence)
巻： 28  号： 4  ページ： 649-659  発行年： 2013年07月01日 
JST資料番号： X0330A  ISSN： 0912-8085  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 解説  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 観測データには観測対象の構造を反映した潜在的な構造があるので...

シソーラス用語： *学習 ,...
準シソーラス用語： *Deep Learning ,...

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分類 (3件)： 応用心理学  (AE02000A) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (55件)：

• 赤穂昭太郎. カーネル多変景解析一非線形データ解析のI新しい展開. 2008
• Aman, S. Theory of adaptive pattern classiners. IEEE Trans. Electronic Computers. 1967, EC-16, 3, 299-307
• Anderson, T.W. An Introduction to Multivariate Statistical Analysis. 1984
• 麻生英樹. ニューラルネットワーク情報処理一コネクショニズム入門,あるいは柔らかな記号に向けて. 1988
• Baxter, j. Learning internal representations. Proa 8th Int. Conf. on Computational Learning Theory. 1995, 311-320

タイトルに関連する用語 (5件)： 深層学習 ,  多層ニューラルネットワーク ,  深層 ,  表現 ,  学習