多層ニューラルネットワークの情報集約機能に関する基礎的研究

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著者

    • 米倉, 達広 ヨネクラ, タツヒロ

書誌事項

タイトル

多層ニューラルネットワークの情報集約機能に関する基礎的研究

著者名

米倉, 達広

著者別名

ヨネクラ, タツヒロ

学位授与大学

名古屋大学

取得学位

工学博士

学位授与番号

甲第2509号

学位授与年月日

1991-08-23

注記・抄録

博士論文

名古屋大学博士学位論文 学位の種類:工学博士 (課程) 学位授与年月日:平成3年8月23日

目次

  1. 目次 / p2 (0003.jp2)
  2. まえがき / p4 (0005.jp2)
  3. 第1章.序論 / p6 (0007.jp2)
  4. 1.1 統計的パターン認識における次元数削減の現状および諸問題 / p6 (0007.jp2)
  5. 1.2 多層ニューラルネットワークの背景と現状 / p8 (0009.jp2)
  6. 1.3 本研究の位置付け、目的ならびに構成 / p10 (0011.jp2)
  7. 第2章.多層ニューラルネットモデルの定義と機能 / p15 (0016.jp2)
  8. 2.1 多層ニューラルネットによる判別分析機能と情報集約機能 / p15 (0016.jp2)
  9. 2.2 恒等写像を近似する砂時計モデル / p18 (0019.jp2)
  10. 2.3 パルス入力・パターン出力写像を近似するPPNモデル / p20 (0021.jp2)
  11. 2.4 まとめ / p23 (0024.jp2)
  12. 第3章.3層PPNの幾何学的性質 / p26 (0027.jp2)
  13. 3.1 パターンの成分分解 / p26 (0027.jp2)
  14. 3.2 出力層素子が線形特性をもつ場合 / p30 (0031.jp2)
  15. 3.3 出力層素子がsigmoid特性をもつ場合 / p30 (0031.jp2)
  16. 3.4 シミュレーション / p33 (0034.jp2)
  17. 3.5 まとめ / p37 (0038.jp2)
  18. 第4章.4層PPNと区分線形因子分析 / p39 (0040.jp2)
  19. 4.1 区分線形関数Fpiによるsigmoid関数の近似 / p40 (0041.jp2)
  20. 4.2 4層PPNの集約表現の解析 / p42 (0043.jp2)
  21. 4.3 4層PPNによる区分線形因子分析法とクラスタリング / p48 (0049.jp2)
  22. 4.4 シミュレーション / p50 (0051.jp2)
  23. 4.5 まとめ / p55 (0056.jp2)
  24. 第5章.多層ニューラルネットによるデータ圧縮機能、因子分析機能 / p61 (0062.jp2)
  25. 5.1 多層ニューラルネットによるデータ圧縮と因子分析 / p61 (0062.jp2)
  26. 5.2 シミュレーション / p64 (0065.jp2)
  27. 5.3 まとめ / p66 (0067.jp2)
  28. 第6章.あとがき / p73 (0074.jp2)
  29. 6.1 総括 / p73 (0074.jp2)
  30. 6.2 今後の課題 / p76 (0077.jp2)
  31. 謝辞 / p80 (0081.jp2)
  32. 付録A. / p82 (0083.jp2)
  33. 付録B. / p83 (0084.jp2)
  34. 付録C. / p84 (0085.jp2)
  35. 付録D. / p85 (0086.jp2)
  36. 付録E. / p86 (0087.jp2)
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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    500000087284
  • NII著者ID(NRID)
    • 8000000087500
  • DOI(NDL)
  • 本文言語コード
    • jpn
  • NDL書誌ID
    • 000000251598
  • データ提供元
    • 機関リポジトリ
    • NDL-OPAC
    • NDLデジタルコレクション
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