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  1. 紀要
  2. ダイナミック・クリエイティブ・ナレッジ
  3. 1

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/10.60177/0002000009
954393f2-2688-4b66-8b7c-ee9f5eb0e255
名前 / ファイル ライセンス アクション
dck_1_murase.pdf dck_1_murase.pdf (1.5 MB)
license.icon
Item type 紀要論文 / Departmental Bulletin Paper(1)
公開日 2023-03-31
タイトル
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 ja
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

ja 村瀨 一之

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著者(英)
姓名 Murase Kazuyuki
言語 en
姓 Murase
言語 en
名 Kazuyuki
言語 ja
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
en : Dynamic Creative Knowledge

巻 1, p. 13-18, ページ数 6, 発行日 2023-03-31
出版者
出版者 大阪国際工科専門職大学
言語 ja
出版者
出版者 International Professional University of Technology in Osaka
言語 en
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2758-7320
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Ver.1 2023-10-20 05:39:09.270851
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