リカレント形ニューラルネットワークの収束制御方法とパターン写像への応用

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著者

    • 富川, 義弘 トミカワ, ヨシヒロ

書誌事項

タイトル

リカレント形ニューラルネットワークの収束制御方法とパターン写像への応用

著者名

富川, 義弘

著者別名

トミカワ, ヨシヒロ

学位授与大学

金沢大学

取得学位

博士 (工学)

学位授与番号

甲第1519号

学位授与年月日

1997-09-30

注記・抄録

博士論文

目次

  1. 目次 / (0003.jp2)
  2. はじめに / p1 (0007.jp2)
  3. 用語の説明 / p5 (0009.jp2)
  4. 1章 ニューラルネットワークとフィードバック処理 / p10 (0011.jp2)
  5. 1-1 ニューロンモデル / p11 (0012.jp2)
  6. 1-2 ニューラルネットワークの構造 / p16 (0014.jp2)
  7. 1-3 ニューラルネットワークの学習 / p24 (0018.jp2)
  8. 1-4 フィードバック処理と力学系 / p30 (0021.jp2)
  9. 2章 フィードバック付き階層形ニューラルネットワークを用いた多価写像近似と引き込み制御方法 / p43 (0028.jp2)
  10. 2-1 ユニバーサル近似理論と多価写像近似 / p45 (0029.jp2)
  11. 2-2 フィードバック付き階層形ニューラルネットワークによる多価写像近似手法 / p49 (0031.jp2)
  12. 2-3 非線形方程式の解法とフィードバック処理 / p53 (0033.jp2)
  13. 2-4 学習方式 / p57 (0035.jp2)
  14. 2-5 シミュレーション / p67 (0040.jp2)
  15. 2-6 まとめ / p80 (0046.jp2)
  16. 3章 最適化問題における制約条件の制御 / p81 (0047.jp2)
  17. 3-1 最適化問題の定式化と相互結合形ニューラルネットワーク / p82 (0047.jp2)
  18. 3-2 線形等号制約条件の付加 / p84 (0048.jp2)
  19. 3-3 線形不等号制約条件の付加 / p91 (0052.jp2)
  20. 3-4 制約ニューロンによる不等号制約条件の付加 / p92 (0052.jp2)
  21. 3-5 シミュレーション / p97 (0055.jp2)
  22. 3-6 まとめ / p105 (0059.jp2)
  23. 4章 対角項操作による収束特性の制御 / p106 (0059.jp2)
  24. 4-1 最適解への収束確率制御 / p106 (0059.jp2)
  25. 4-2 対角項操作による引き込み領域変化の解析 / p113 (0063.jp2)
  26. 4-3 対角項操作による頂点安定性の解析 / p131 (0072.jp2)
  27. 4-4 シミュレーションによる検証 / p142 (0077.jp2)
  28. 4-5 まとめ / p147 (0080.jp2)
  29. 5章 形状認識への応用 / p149 (0081.jp2)
  30. 5-1 対応付げ形状認識モデルと最尤推定 / p150 (0081.jp2)
  31. 5-2 相互結合形ニューラルネットワークと形状認識モデル / p163 (0088.jp2)
  32. 5-3 シミュレーション / p171 (0092.jp2)
  33. 5-4 まとめ / p182 (0097.jp2)
  34. 6章 まとめと今後の課題 / p184 (0098.jp2)
  35. 参考文献 / p187 (0100.jp2)
  36. 研究に関連する発表文献と学会発表 / p195 (0104.jp2)
  37. 謝辞 / p199 (0106.jp2)
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各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    500000152472
  • NII著者ID(NRID)
    • 8000001086658
  • DOI(NDL)
  • NDL書誌ID
    • 000000316786
  • データ提供元
    • NDL-OPAC
    • NDLデジタルコレクション
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