リカレントニューラルネットワークの学習法に関する基礎的研究

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著者

    • 横井, 邦雄 ヨコイ, クニオ

書誌事項

タイトル

リカレントニューラルネットワークの学習法に関する基礎的研究

著者名

横井, 邦雄

著者別名

ヨコイ, クニオ

学位授与大学

名古屋大学

取得学位

博士 (工学)

学位授与番号

甲第3448号

学位授与年月日

1996-03-25

注記・抄録

博士論文

目次

  1. 目次 / p1 (0003.jp2)
  2. 1 緒論 / p1 (0005.jp2)
  3. 1.1 本研究の背景 / p1 (0005.jp2)
  4. 1.2 本論文で用いるネットワークモデルと用語の定義 / p4 (0007.jp2)
  5. 1.3 本研究の概要 / p6 (0008.jp2)
  6. 1.4 本論文の構成 / p7 (0008.jp2)
  7. 2 オンライン学習法とオフライン学習法 / p9 (0009.jp2)
  8. 2.1 緒言 / p9 (0009.jp2)
  9. 2.2 リカレントニューラルネットワークの学習法 / p10 (0010.jp2)
  10. 2.3 学習法を実現する勾配計算法 / p13 (0011.jp2)
  11. 2.4 シミュレーション / p20 (0015.jp2)
  12. 2.5 結言 / p33 (0021.jp2)
  13. 3 オフライン学習法における谷探索法と逐次探索法 / p35 (0022.jp2)
  14. 3.1 緒言 / p35 (0022.jp2)
  15. 3.2 オフライン学習における学習曲面形状と逐次探索法 / p36 (0023.jp2)
  16. 3.3 オフライン学習における谷探索法 / p40 (0025.jp2)
  17. 3.4 オフライン学習における学習曲面と逐次探索法 / p46 (0028.jp2)
  18. 3.5 シミュレーション / p48 (0029.jp2)
  19. 3.6 結言 / p64 (0037.jp2)
  20. 4 オンライン学習におけるマルチベイスンの形成過程 / p67 (0038.jp2)
  21. 4.1 緒言 / p67 (0038.jp2)
  22. 4.2 非線形力学系としてのリカレントニューラルネットワーク / p68 (0039.jp2)
  23. 4.3 シミュレーション / p77 (0043.jp2)
  24. 4.4 結言 / p87 (0048.jp2)
  25. 5 結論 / p91 (0050.jp2)
  26. 5.1 本研究で得られた成果 / p91 (0050.jp2)
  27. 5.2 今後の課題 / p93 (0051.jp2)
  28. 参考文献 / p97 (0053.jp2)
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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    500000131826
  • NII著者ID(NRID)
    • 8000000966462
  • DOI(NDL)
  • NDL書誌ID
    • 000000296140
  • データ提供元
    • NDL-OPAC
    • NDLデジタルコレクション
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