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J-GLOBAL ID：201902221898601706   整理番号：19A2419181

貯留層計算:定式化と流体物理学への応用【JST・京大機械翻訳】

Transferring Reservoir Computing: Formulation and Application to Fluid Physics

著者 (2件)： Inubushi Masanobu (Graduate School of Engineering Science, Osaka University, Toyonaka, Osaka, Japan) ,  Goto Susumu (Graduate School of Engineering Science, Osaka University, Toyonaka, Osaka, Japan)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 11731  ページ： 193-199  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 著者らは,貯水池コンピューティングのための移動学習を提案し,Lorenzシステムの標準推論タスクに対する提案方法の有効性を検証した。提案した方法を流体物理学の推論タスクに適用して,利用可能な訓練データサイズが非常に制限されている場合,従来の貯留層計算法と比較して,推論精度が大幅に改善されることを示した。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 貯水池 ,  学習 ,  *定式化 ,  有効性
準シソーラス用語： 訓練データ ,  *貯留層 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 伝達学習 ,  貯留層計算 ,  乱流

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 貯留層 ,  計算 ,  定式化 ,  流体物理学 ,  応用