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九州大学大学院システム情報科学研究院情報工学部門 | 論文
- A-2-6 二値パターン周期列を出力する区分線形RNNの状態軌道の収束性 : 素子数が2の場合(A-2.非線形問題,一般講演)
- A-2-38 区分線形リカレントニューラルネットワークで実現可能な二値パターン周期列に関する一考察(A-2.非線形問題,一般講演)
- SVMの分割型学習アルゴリズムにおける変数選択について : 共役勾配法に基づく選択法の提案と実験的評価
- A-2-8 離散時間二値ニューラルネットワークの収束条件(A-2.非線形問題,一般講演)
- 反対称テンプレートを持つ1次元CNNが連結成分検出を行うための十分条件
- サポートベクトル回帰のためのSMOアルゴリズムの収束性解析
- 所望の2値ベクトル周期列を出力する区分線形ニューラルネットワークの設計
- A-2-1 Reducing the Number of Non-zero Coefficients in the Decision Function of an SVM(A-2. 非線形問題, 基礎・境界)
- A-1-37 3個のセルから成るCNNの完全安定性に関する一考察(A-1. 回路とシステム, 基礎・境界)
- サポートベクターマシンの分割型学習アルゴリズムの収束性解析
- A-2-14 非線形回帰問題に対するサポートベクターマシンの分割型学習アルゴリズムの効率化(A-2. 非線形問題)
- ファジーサポートベクターマシンの非線形回帰問題への応用
- A-2-18 CNN に関連する平面力学系の収束性に関する一考察
- ハイブリット型学習による隠れ素子付き連想記憶モデル
- SPICEを利用した制約条件付き最適化問題解法の一方法
- 2個のセルからなる空間不変結合セルラーニューラルネットワークが大域安定であるための必要十分条件
- A-1-15 DCNN に対する二つの完全安定条件の一般化
- トランジスタ回路におけるTadeusiewiczの漸近安定性に関する一考察
- 2個のセルからなるセルラーニューラルネットワークの完全安定性解析
- 結合の対称性が保証されたCNN連想記憶回路設計法