WEKO3
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整数階でない微積分とニューラルネットワーク
https://doi.org/10.60177/0002000009
https://doi.org/10.60177/0002000009954393f2-2688-4b66-8b7c-ee9f5eb0e255
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
---|---|---|
dck_1_murase.pdf (1.5 MB)
|
Item type | 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1) | |||||||
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公開日 | 2023-03-31 | |||||||
タイトル | ||||||||
言語 | ja | |||||||
タイトル | 整数階でない微積分とニューラルネットワーク | |||||||
言語 | ||||||||
言語 | jpn | |||||||
キーワード | ||||||||
言語 | ja | |||||||
主題 | 非整数階微積分 | |||||||
キーワード | ||||||||
言語 | ja | |||||||
主題 | ニューラルネットワーク | |||||||
キーワード | ||||||||
言語 | ja | |||||||
主題 | 最急降下法 | |||||||
キーワード | ||||||||
言語 | ja | |||||||
主題 | 誤差逆伝播学習 | |||||||
キーワード | ||||||||
言語 | ja | |||||||
主題 | 畳み込みニューラルネットワーク | |||||||
キーワード | ||||||||
言語 | ja | |||||||
主題 | 深層学習 | |||||||
資源タイプ | ||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_dcae04bc | |||||||
資源タイプ | review article | |||||||
ID登録 | ||||||||
ID登録 | 10.60177/0002000009 | |||||||
ID登録タイプ | JaLC | |||||||
アクセス権 | ||||||||
アクセス権 | open access | |||||||
アクセス権URI | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | |||||||
その他(別言語等)のタイトル | ||||||||
その他のタイトル | Caliculus of Non-Integer Order and Neural Network (Japanese Edition) | |||||||
言語 | en | |||||||
著者 |
村瀨 一之
× 村瀨 一之
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著者(英) | ||||||||
姓 | Murase | |||||||
言語 | en | |||||||
名 | Kazuyuki | |||||||
言語 | ja | |||||||
姓名 | Murase Kazuyuki | |||||||
言語 | en | |||||||
抄録 | ||||||||
内容記述タイプ | Abstract | |||||||
内容記述 | 一般に広く用いられている微分や積分では階数は整数とされている.例えば,1 階微分dy/dx,2 階微分d2y/dx2,1 階積分 ∫ ydx,である.この階数が実数値をとる非整数階の微積分法は数百年も前から数学的には提案されている.非整数階の微積分法は拡散や履歴現象を記述するのに適していることから,粘弾性物質や流体の動態などを表す際には用いられてきた.昨今,人工知能に用いられるニューラルネットワークの学習過程などに非整数階の微分を用いるとその性能が上がることが知られ,さらに最近,ディープラーニングにも用いた例が報告されている.ここではそれらの事例を簡単に紹介する. | |||||||
言語 | ja | |||||||
書誌情報 |
ja : ダイナミック・クリエイティブ・ナレッジ 巻 1, p. 13-18, ページ数 6, 発行日 2023-03-31 |
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出版者 | ||||||||
言語 | ja | |||||||
出版者 | 大阪国際工科専門職大学 | |||||||
ISSN | ||||||||
収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
収録物識別子 | 2758-7320 |