発展する能の数理モデル
スポンサーリンク
概要
- 論文の詳細を見る
脳における情報処理の基本原理に関心が集まっている. 多数のニューロンの相互作用による興奮パターンのダイナミックス, これこそが脳の並列情報処理を担うものである. さらに, このダイナミックスは学習や自己組識化によって性能を向上させていく. 脳の情報原理の解明には, 物理学, 数学, 情報科学, 工学モデルなど, 多くの学際的研究の協力が必要である. 統計神経力学などを例として, 物理学と脳の情報論のかかわりをかいまみることにしよう.
- 社団法人日本物理学会の論文
- 1988-12-05
著者
関連論文
- アジア太平洋神経回路網協議会(APPNA)報告
- 数理生物学の発展に期待する
- LIFE成果評価委員会報告(ファジィ思考によるヒューマンフレンドリシステムへの挑戦 : LIFE6年間の活動を終えて)
- 直線当てはめ問題の推定法について
- 情報幾何学と力学系
- ニューラルネット : その意義と今後の展開
- 最大値検出機能をもつ多層神経回路網による領域の区分的線形分割
- 情報幾何学
- 研究の現場からみた課題 (大学問題を考える)
- 方法としての応用数理
- 情報微分幾何学の展望(進化の力学への場の理論的アプローチ,研究会報告)
- 情報微分幾何学の展望(基研長期研究計画「進化の力学への場の理論的アプローチ」報告,研究会報告)
- 情報幾何学と神経回路網(設立総会および記念講演会)
- 隠れマルコフ情報源の等価性について
- 一般隠れマルコフ情報源の等価性と実効最小次元
- ニューコンピュータの展望
- ニューラルネットワーク研究の過去,現在,将来 (「ニューラルネットワーク」)
- Fisher information under restriction of Shannon information in multi-terminal situations
- 発展する能の数理モデル
- 神経計算学 : その夢と現実
- 情報空間論の進展 (情報空間)
- 情報幾何への招待 (どこへでも顔を出す微分幾何)
- ランダム対称結合を持つ神経回路網の平衡状態の数
- Information Geometry of the EM Algorithm for Neural Networks(Large Sample Theory of Statistical Estimation)
- ニュ-ラルネットワ-クの理論--最近の動向 (脳の高次機能)
- 総論--ニュ-ラルネット理論の課題 (ニュ-ラルネット理論とその応用)
- 神経回路網の数理(講義ノート)
- ニュ-ロコンピュ-ティングの展望(第17回〔画像電子学会〕全国大会特別講演)
- 変換群を持つ統計モデルの幾何学(統計的推定論の研究)
- 推定関数の幾何学とその応用
- 神経情報処理 : 10年でこんなに変わった
- 状態空間バンドルにおける接続の概念(Mathematical Theory of Control and Systems)
- 神経回路網の理論
- 統計的推論の微分幾何学
- バイオコンピュ-タ--脳 (分子素子--生体からのアプロ-チ)
- 神経回路網の自己組織と神経場のパタ-ン力学
- New Developments of Theory of Neural Networks