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J-GLOBAL ID：201902234908621268   整理番号：19A0418965

多段階学習Echo state networkによる非線形時系列予測

Nonlinear Time Series Prediction using Multi-Step Learning Echo State Networks

著者 (3件)： 秋山貴則 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  田中剛平 (東大 大学院情報理工学系研究科) ,  田中剛平 (東大 大学院工学系研究科)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
巻： 118  号： 284(IBISML2018 44-104)(Web)  ページ： 293-299 (WEB ONLY)  発行年： 2018年10月29日 
JST資料番号： S0532B  ISSN： 0913-5685  資料種別： 会議録 (C)
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： リザバーコンピューティング(RC)は,高速学習可能な脳型情報...

シソーラス用語： *ネットワーク ,...
準シソーラス用語： *エコー状態ネットワーク ,...

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分類 (3件)： 通信理論一般  (ND02010V) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  脳・神経系モデル  (EL02050C)

引用文献 (17件)：

• J. Schmidhuber: “Deep learning in neural networks: An overview”, Neural Networks, 61, pp. 85 - 117 (2015).
• P. J. Werbos: “Backpropagation through time: what it does and how to do it”, Proceedings of the IEEE, 78, 10, pp. 1550-1560 (1990).
• H. Jaeger: “The ”echo state” approach to analysing and training recurrent neural networks”, GMD Report 148, GMD - German National Research Institute for Computer Science (2001).
• W. Maass, T. Natschlger and H. Markram: “Real-time computing without stable states: A new framework for neural computation based on perturbations”, Neural Computation, 14, 11, pp. 2531-2560 (2002).
• M. D. Skowronski and J. G. Harris: “Automatic speech recognition using a predictive echo state network classifier”, Neural Networks, 20, 3, pp. 414 - 423 (2007).

タイトルに関連する用語 (4件)： 段階 ,  学習 ,  非線形時系列 ,  予測