WEKO3
アイテム
ニューラルコンピュータのための基本素子GH-Folthret
http://hdl.handle.net/10228/1588
http://hdl.handle.net/10228/15883d81d07c-83a8-4830-87e0-30f7612e0cd7
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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yokoi_09.pdf (843.7 kB)
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| アイテムタイプ | 学術雑誌論文 = Journal Article(1) | |||||
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| 公開日 | 2009-02-25 | |||||
| 資源タイプ | ||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||
| 資源タイプ | journal article | |||||
| タイトル | ||||||
| タイトル | ニューラルコンピュータのための基本素子GH-Folthret | |||||
| 言語 | ja | |||||
| その他のタイトル | ||||||
| その他のタイトル | GH-Folthret as Fundamental Element for Neural Computer | |||||
| 言語 | en | |||||
| 言語 | ||||||
| 言語 | jpn | |||||
| 著者 |
横井, 博一
× 横井, 博一 |
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| 抄録 | ||||||
| 内容記述タイプ | Abstract | |||||
| 内容記述 | 本論文は,ニューラルコンピュータのための基本素子としてGH-Folthretを提案したものである.この素子は,フーリエ係数に情報を担わせたフーリエ級数信号と名づけた信号を用いて,神経細胞の離散時間学習しきい素子モデルをもとに構成され,Hebb学習法,膜電位学習法,相関学習法,誤り訂正学習法,直交学習法が適用できる.GH-Folthretは(1)入力線が2本で済む,(2)入力荷重和の計算および結合荷重の変更が簡単に行える,(3)どのような複雑な回路網も簡単な配線で実現できると同時に,それを容易に変更できる,(4)学習法を簡単に変更できる等の利点をもっており,ニューラルコンピュータのハードウェア化には大変有利である.このほか,本論文では,相互結合型回路網,階層型回路網,混合型回路網の3重の回路網のGH-Folthretによる実現法についても具体的に示した. | |||||
| 書誌情報 |
電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-情報処理 巻 J76-D-2, 号 3, p. 680-688, 発行日 1993-03-25 |
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| 出版社 | ||||||
| 出版者 | 社団法人電子情報通信学会 | |||||
| NAID | ||||||
| 関連タイプ | isIdenticalTo | |||||
| 識別子タイプ | NAID | |||||
| 関連識別子 | 110003228102 | |||||
| NCID | ||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||
| 収録物識別子 | AN1007132X | |||||
| ISSN | ||||||
| 収録物識別子タイプ | PISSN | |||||
| 収録物識別子 | 0915-1923 | |||||
| 著作権関連情報 | ||||||
| 権利情報 | 社団法人電子情報通信学会 | |||||
| 著作権関連情報 | ||||||
| 権利情報 | 本文データは学協会の許諾に基づきCiNiiから複製したものである | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | ニューラルネット | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | ニューロデバイス | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | ニューラルコンピュータ | |||||
| キーワード | ||||||
| 主題Scheme | Other | |||||
| 主題 | フーリエ級数 | |||||
| 出版タイプ | ||||||
| 出版タイプ | VoR | |||||
| 出版タイプResource | http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 | |||||
| 査読の有無 | ||||||
| 値 | yes | |||||
| 業績ID | ||||||
| 値 | 9D9C60F7150D00124925756800283382 | |||||
