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J-GLOBAL ID：201902223878914959   整理番号：19A1922887

Spiking Neural Networkの自己組織化学習に関する基礎研究-神経節細胞による静的・動的情報の統一処理モデルの提案-

著者 (4件)： 岩館健司 (北見工大) ,  鈴木育男 (北見工大) ,  渡辺美知子 (北見工大) ,  古川正志 (北海道情報大)
資料名： 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会講演論文集(CD-ROM)  (日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会予稿集(CD-ROM))
巻： 2019  ページ： ROMBUNNO.1A1-M08  発行年： 2019年06月05日 
JST資料番号： L0318B  ISSN： 2424-3124  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本研究では,Spiking Neural Networkを用いた自己組織化学習法に関する基礎研究として,神経節細胞のモデルを導入し,静的情報及び動的情報を統一的に処理可能なモデルを提案する.(著者抄録)

シソーラス用語： *人工知能 ,  *ニューラルネットワーク ,  *情報処理 ,  *ニューロン ,  モデリング ,  自己組織化
準シソーラス用語： *視覚情報処理 ,  *神経節細胞

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (7件)： 自己組織化 ,  学習 ,  基礎 ,  研究 ,  神経節細胞 ,  モデル ,  提案