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J-GLOBAL ID：200902130833258438   Reference number：98A0631448

Structural Learning of Recurrent RBF Networks with M-Apoptosis.

M-アポトーシスによるリカレント型RBFネットワークの構造明確化学習

Author (3)： MIYOSHI TETSUYA (大阪府大 工) ,  ICHIHASHI HIDETOMO (大阪府大 工) ,  HONDA KATSUHIRO (大阪府大 工)
Material： 電子情報通信学会論文誌 D-2  (IEICE Transactions on Information and Systems, Pt.2 (Japanese Edition))
Volume： J81-D-2  Issue： 6  Page： 1345-1353  Publication year： Jun. 1998 
JST Material Number： L0197A  ISSN： 0915-1923  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： basis set ,...
Semi thesaurus term： 構造学習 ,...

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JST classification (2)： Brain and nervous system models  (EL02050C) ,  Artificial intelligence  (JE08000Z)

Reference (19)：

• RUMELHART, D. E. Learning representations by back-propagation errors. Nature. 1986, 323, 9, 533-536
• AKAIKE, H. A new look at the statistical model identification. IEEE Trans. Automatic Control. 1974, AC-19, 6, 716-723
• 栗田多喜夫. 情報量規準による3層ニューラルネットワークの隠れ層のユニット数の決定法. 信学論(D-II). 1990, J73-D-II, 11, 1872-1878
• RISSANEN, J. A universal prior for integers and estimation by minimum description length. The Annals of Statistics. 1983, 11, 2, 416-431
• RISSANEN, J. Stochastic complexity and modeling. The Annals of Statistics. 1986, 14, 3, 1080-1100

Terms in the title (4)： アポトーシス ,  リカレント ,  RBFネットワーク ,  学習