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J-GLOBAL ID：200902174458392102   Reference number：99A0362810

Fluctuation-Driven Learning Rule for Continuous-Time Recurrent Neural Networks And Its Application to Dynamical System Controls.

連続時間RNNのための揺らぎ駆動学習則とその動的システム制御への応用

Author (4)： HABA TAKAHIRO (北海道工大) ,  KUDO NOBORU (北海道工大) ,  OHORI TAKAFUMI (北海道工大) ,  WATANABE KAZUHISA (北海道工大)
Material： 電子情報通信学会技術研究報告  (IEICE Technical Report (Institute of Electronics, Information and Communication Engineers))
Volume： 98  Issue： 577(NC98 78-97)  Page： 77-84  Publication year： Feb. 05, 1999 
JST Material Number： S0532B  ISSN： 0913-5685  Document type： Proceedings
Article type： 原著論文  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *neural network (network) ,...

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JST classification (1)： Artificial intelligence  (JE08000Z)

Reference (14)：

• DOYA, K. Adaptive neural oscillator using continuous-time back-propagation learning. Neural Networks. 1989, 2, 375-385
• PEARLMUTTER, B. A. Learning state space trajectories in recurrent neural networks. Neural Computaion. 1989, 1, 263-269
• SATO, M. A Learning algorithm to teach spatiotemporal patterns to recurrent neural networks. Biol. Cybern. 1990, 62, 259-263
• FUNAHASHI, K. Approximation of dynamical systems by continuous time recurrent neural networks. Neural Networks. 1993, 6, 801-806
• 横井邦雄. リカレントニューラルネットワークの探索法の比較. 信学論 (D-II). 1995, J78-D-II, 7, 1114-1122

Terms in the title (6)： 連続時間 ,  RNN ,  揺らぎ ,  学習則 ,  動的システム ,  応用