宮田 龍太 | 琉球大学大学院理工学研究科
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概要
関連著者
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宮田 龍太
琉球大学大学院理工学研究科
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倉田 耕治
琉球大学
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宮田 龍太
東京工業大学大学院総合理工学研究科|日本学術振興会特別研究員dc
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倉田 耕治
琉球大学工学部
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宮田 龍太
東京工業大学
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綴木 馴
岡山理科大学工学部知能機械工学科
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青西 亨
東京工業大学大学院 総合理工学研究科
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太田 桂輔
東工大総合理工:学振
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青西 亨
阪大基礎工
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青西 亨
大阪大学基礎工学部生物工学科
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青西 亨
東工大院総理工:理研脳総研
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伊達 章
宮崎大学工学部情報システム工学科
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太田 桂輔
独立行政法人理化学研究所脳科学総合研究センター
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綴木 馴
岡山理科大学:京都大学大学院情報学研究科
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清西 亨
東京工業大学大学院総合理工学研究科
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青西 享
東京工業大学大学院総合理工学研究科
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倉田 耕治
琉球大工
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宮田 龍太
東工大院総合理工
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前川 治郎
東工大院総合理工
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青西 亨
東工大院総合理工
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伊達 章
宮崎大学
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稲田 美佳
琉球大学大学院理工学研究科
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前川 治郎
東京工業大学大学院総合理工学研究科
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倉田 耕治
琉球大学子学部
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綴木 馴
岡山理大工
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青西 享
東工大院総合理工
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伊達 章
宮崎大学工学部
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稲田 美佳
琉球大学大学院
著作論文
- 非線形振動子場における局在振動の研究 (非線形問題)
- 非線形振動子場における局在振動の研究(機械学習によるバイオデータマインニング,生命現象の非線形性,一般)
- NLP2010-5 非線形振動子場における局在振動の研究(企画セッション:生命現象の非線形性,機械学習によるバイオデータマインニング,生命現象の非線形性,一般)
- 自己組織モデルのための神経場における局在振動の研究(機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
- 神経振動子場における局在振動の位相同期に関する研究
- 神経振動子場における局在振動の位相同期に関する研究
- 振動子型自己組織化マップによる情報分離抽出 (ニューロコンピューティング)
- スパースコーディングを用いた指数忘却を持つ連想記憶モデルの相互情報量による最適化 (ニューロコンピューティング)
- 方位と方位選択感度のサイズを変化させたときのSOMによる第一次視覚野の機能地図の再現 (ニューロコンピューティング)
- 神経振動子場における局在振動の位相同期に関する研究
- スパースコーディングを用いた新生ニューロンをもつ連想記憶モデルの相互情報量による最適化と指数的忘却との比較
- スパースコーディングを用いた新生ニューロンをもつ連想記憶モデルの相互情報量による最適化と指数的忘却との比較
- 方位と方位選択感度のサイズを変化させたときのSOMによる視覚第一次野の機能地図の変化(一般講演,機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
- 振動子型自己組織化マップによる情報分離抽出(一般講演,機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
- 23aGE-8 細胞新生するスパースな連想記憶モデルの統計力学的解析(23aGE ニューラルネットワーク,領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))
- スパースコーディングを用いた指数忘却を持つ連想記憶モデルの相互情報量による最適化(知的システム,一般)
- 細胞新生するスパースなHopfieldモデルの統計力学的解析(ニューロコンピューティングの実装及び人間科学のための解析・モデル化,一般)
- 相互情報量最大化による海馬CA1ネットワークのシナプス可塑性様式の予測
- スパースコーディングされた新生ニューロンをもつ連想記憶モデルの相互情報量による最適化 (ニューロコンピューティング)
- 0次減衰する連想記憶モデルの記憶容量に関する研究 (ニューロコンピューティング)
- 相互情報量最大化による海馬CA1ネットワークのシナプス可塑性様式の予測 (ニューロコンピューティング)
- 相互情報量最大化による海馬CA1ネットワークのシナプス可塑性様式の予測 : 逆再生と変速再生の場合 (ニューロコンピューティング)
- スパースコーディングされた新生ニューロンをもつ連想記憶モデルの相互情報量による最適化(BCI/BMIとその周辺,一般)
- 0次減衰する連想記憶モデルの記憶容量に関する研究(一般,複雑系とニューロコンピューティング)
- スパースコーディングを用いた新生ニューロンをもつ連想記憶モデルの相互情報量による最適化と指数的忘却との比較 (数理モデル化と応用 Vol.5 No.2)
- ベータ次減衰するシナプスをもつ連想記憶モデルの記憶特性
- 25aAG-7 ベータ次減衰する連想記憶モデルの記憶特性(25aAG ニューラルネットワーク2,領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))
- 相互情報量最大化による海馬CA1ネットワークのシナプス可塑性様式の予測(合同企画セッション:バイオデータマイニング,機械学習によるバイオデータマインニング,一般)
- 相互情報量最大化による海馬CA1ネットワークのシナプス可塑性様式の予測 : 逆再生と変速再生の場合