アイテムタイプ |
Article |
ID |
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プレビュー |
画像 |
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キャプション |
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本文 |
KAKEN_18500118seika.pdf
Type |
:application/pdf |
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Size |
:96.9 KB
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Last updated |
:Dec 26, 2009 |
Downloads |
: 1040 |
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本文公開日 |
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タイトル |
タイトル |
有限オートマトンネットワークによる時系列情報処理
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カナ |
ユウゲン オートマトン ネットワーク ニ ヨル ジケイレツ ジョウホウ ショリ
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ローマ字 |
yugen otomaton nettowaku ni yoru jikeiretsu joho shori
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別タイトル |
名前 |
Time series information processing by networking finite state neural networks
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カナ |
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ローマ字 |
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著者 |
名前 |
櫻井, 彰人
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カナ |
サクライ, アキト
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ローマ字 |
SAKURAI, AKITO
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所属 |
慶應義塾大学・理工学部・教授
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所属(翻訳) |
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役割 |
Research team head
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外部リンク |
科研費研究者番号:00303339
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版 |
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出版地 |
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出版者 |
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日付 |
出版年(from:yyyy) |
2009
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出版年(to:yyyy) |
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作成日(yyyy-mm-dd) |
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更新日(yyyy-mm-dd) |
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記録日(yyyy-mm-dd) |
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形態 |
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上位タイトル |
名前 |
科学研究費補助金研究成果報告書
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翻訳 |
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巻 |
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号 |
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年 |
2008
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月 |
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開始ページ |
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終了ページ |
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ISSN |
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ISBN |
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DOI |
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URI |
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JaLCDOI |
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NII論文ID |
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医中誌ID |
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その他ID |
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博士論文情報 |
学位授与番号 |
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学位授与年月日 |
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学位名 |
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学位授与機関 |
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抄録 |
有限状態オートマトンネットワークの実装として、特殊な構造をもったニューラルネットワークを提案した。実験により、時系列データの構造認識の例として、言語の文法範疇が精度良く学習できることを確認した。関連して、従来のSRN (simple recurrent network) では時系列データの構造認識に必要なスタックが表現できないことを理論的に証明した。
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目次 |
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キーワード |
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NDC |
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注記 |
研究種目:基盤研究(C)
研究期間:2006~2008
課題番号:18500118
研究分野:総合領域
科研費の分科・細目:情報学・知能情報学
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言語 |
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資源タイプ |
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ジャンル |
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著者版フラグ |
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関連DOI |
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関連アイテム |
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