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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
NC, NLP
(併催)
2021-01-21
10:30
ONLINE オンライン開催 集団振動を示す振動子集団間の相互作用に関する位相縮約の統計的手法
荒井貴光京大)・河村洋史海洋研究開発機構)・青柳富誌生京大NLP2020-42
本研究では, リズムを示す系から観測された時系列を用いて弱い相互作用を受ける非線形リミットサイクル振動子のダイナミクスを... [more] NLP2020-42
pp.13-18
NLP, CCS
(共催)
2018-06-08
09:45
京都 京都テルサ カオス的遍歴時系列データのテンソル分解解析の試み
荒井貴光青柳富誌生京大NLP2018-29 CCS2018-2
fMRIにより計測される安静時の脳活動時系列データから時空間情報を抽出する手法の一つとしてテンソル分解が用いられる。テン... [more] NLP2018-29 CCS2018-2
pp.7-12
NLP, CCS
(共催)
2018-06-08
14:50
京都 京都テルサ 平均振動数の著しく異なる振動子集団の結合系で見られる同期現象
窪田 修今井貴史青柳富誌生京大NLP2018-37 CCS2018-10
 [more] NLP2018-37 CCS2018-10
pp.51-56
NLP, CCS
(共催)
2018-06-10
10:45
京都 京都テルサ 再帰型相互情報量最大化によって最適化した再帰型ニューラルネットワークの情報処理能力
岩出 尚京大)・中嶋浩平東大/JSTさきがけ)・田中琢真滋賀大)・青柳富誌生京大NLP2018-42 CCS2018-15
再帰型リカレントニューラルネットワーク(Recurrent Neural Network,以下RNN)が持つ固有のダイナ... [more] NLP2018-42 CCS2018-15
pp.79-84
CCS 2015-11-09
11:20
京都 京都大学稲盛財団記念館3階大会議室(鴨川沿) 脳波データにおける位相振動子ネットワークの推定
小野島隆之京大)・太田絵一郎サイボウズ)・後藤貴宏水原啓暁青柳富誌生京大CCS2015-47
脳波の位相同期は脳内の情報統合に関わる重要な神経基盤でないかと考えられており,脳波間ネットワークを同定することは脳機能を... [more] CCS2015-47
pp.11-15
CCS 2015-11-10
15:50
京都 京都大学稲盛財団記念館3階大会議室(鴨川沿) 流体計算機の記憶容量について
中嶋浩平青柳富誌生京大CCS2015-65
容器に入った液体に縦方向の加振を施すとファラデー波と呼ばれる水面波が生成される。この波のダイナミクスは、カオスを含むきわ... [more] CCS2015-65
pp.109-112
NLP 2014-01-22
15:20
北海道 ニセコパークホテル 異なる自然振動数分布を持つ複数位相振動子集団のダイナミクスについて
寺田 裕京大)・青柳富誌生京大/JSTNLP2013-159
同期現象は自然現象が示す興味深い現象の一つであり,位相振動子集団を考えることで多くの理論的研究が行われてきた.しかし,同... [more] NLP2013-159
pp.157-161
NLP 2010-03-10
13:00
東京 上智大学 結合強度が変化する位相振動子ネットワークの自己組織化
青木高明京大)・青柳富誌生京大/JSTNLP2009-176
従来より自然界にみられる集団現象は動的素子の結合系として捉えることで解析がなされてきた. 現在も神経ネットワークや社会... [more] NLP2009-176
pp.103-108
NLP 2009-11-13
09:35
鹿児島 屋久島環境文化村センター 位相応答曲線を用いたカオス振動子の同期予測
今井貴史京大)・末谷大道鹿児島大/JST/理研)・青柳富誌生京大/JST CRETNLP2009-99
周期性の強いカオスに摂動が加えられたときの系の振る舞いの変化を,系に実際に摂動を入れること無しに,無摂動時の情報から予測... [more] NLP2009-99
pp.97-102
NC, NLP
(共催)
2009-07-13
11:00
奈良 奈良先端大 非対称近傍関数の導入による自己組織化マップの学習過程の高速化
太田絵一郎青木高明京大)・倉田耕治琉球大)・青柳富誌生京大NLP2009-16 NC2009-9
大脳一次感覚野には,外部から提示する刺激の特徴を変えると,反応部位が連続的に変化するようなトポグラフィックマップと呼ばれ... [more] NLP2009-16 NC2009-9
pp.13-18
NC, NLP
(共催)
2009-07-13
11:30
奈良 奈良先端大 リカレント情報量最大化 ~ 素子の特性にばらつきのある場合 ~
堀 卓也田中琢真青柳富誌生京大NLP2009-17 NC2009-10
 [more] NLP2009-17 NC2009-10
pp.19-24
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