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J-GLOBAL ID：200902214019717927   Reference number：08A1224148

A model for learning to segment temporal sequences, utilizing a mixture of RNN experts together with adaptive variance

適応分散とRNNエキスパート混合を用いた,時間シーケンスのセグメンテーション学習のためのモデル

Author (2)： NAMIKAWA Jun (Brain Sci. Inst., RIKEN, 2-1 Hirosawa, Wako-shi, Saitama, 351-0198, JPN) ,  TANI Jun (Brain Sci. Inst., RIKEN, 2-1 Hirosawa, Wako-shi, Saitama, 351-0198, JPN)
Material： Neural Networks  (Neural Netw)
Volume： 21  Issue： 10  Page： 1466-1475  Publication year： Dec. 2008 
JST Material Number： T0698A  ISSN： 0893-6080  Document type： Article
Article type： 原著論文  Country of issue： United Kingdom (GBR)  Language： ENGLISH (EN)

Thesaurus term： *neural network (network) ,  regression model ,  time series ,  time series analysis ,  segmentation ,  maximum likelihood method ,  steepest descent method ,  Markov chain ,  generalization ,  intelligent robot ,  *learning model ,  learning algorithm ,  *recurrent neural network ,  time series forecast ,  humanoid robot
Semi thesaurus term： maximum likelihood ,  time sequence ,  humanoid robot

JST classification (2)： Neurocomputers  (JC06010Q) ,  Artificial intelligence  (JE08000Z)

Terms in the title (7)： 適応 ,  RNN ,  エキスパート ,  シーケンス ,  セグメンテーション ,  学習 ,  モデル