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J-GLOBAL ID：201802231531888323   Reference number：18A2175546

ニューラルネットワークが近似する関数の性質と応用

Author (1)： MATSUBARA TAKASHI (神戸大 大学院システム情報学研究科)
Material： 日本神経回路学会誌  (Brain & Neural Networks)
Volume： 25  Issue： 4  Page： 175-180  Publication year： Dec. 05, 2018 
JST Material Number： L3334A  ISSN： 1340-766X  Document type： Article
Article type： 解説  Country of issue： Japan (JPN)  Language： JAPANESE (JA)

Thesaurus term： *neural network (biomodel) ,  *approximation method ,  function approximation ,  mathematical property ,  *stochastic model ,  application program ,  *mathematical model
Semi thesaurus term： application program

JST classification (3)： Neurocomputers  (JC06010Q) ,  Numerical computation  (JE02000J) ,  System and control theory in general  (IA02010H)

Reference (47)：

• 1) Cybenko, G. (1989): Approximation by superpositions of a sigmoidal function. In: Mathematics of control, signals and systems.
• 2) Montúfar, G., et al. (2014): On the Number of Linear Regions of Deep Neural Networks. In: Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS).
• 3) Eldan, R., Shamir, O. (2016): The Power of Depth for Feedforward Neural Networks. In: Conference on Learning Theory (COLT).
• 4) LeCun, Y., et al. (1998): Gradient-based learning applied to document recognition. In: Proceedings of the IEEE.
• 5) Sutskever, I., Vinyals, O., Le, Q.V. (2014): Sequence to sequence learning with neural networks. In: Advances in Neural Information Processing Systems (NIPS).

Terms in the title (5)： ニューラルネットワーク ,  近似 ,  関数 ,  性質 ,  応用