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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
NLP, CAS
(共催)
MBE, NC
(併催) [詳細]
2020-10-29
10:50
ONLINE オンライン開催 バイナリーニューラルネットに基づくバイナリーデータの分類
阪 健人外川智之齋藤利通法政大NC2020-8
バイナリーニューラルネットの新しい応用であるバイナリーデータのクラスタリングについて考察する.同ネットは,シグナム活性化... [more] NC2020-8
pp.1-4
NLP, CAS
(共催)
MBE, NC
(併催) [詳細]
2020-10-29
11:15
ONLINE オンライン開催 時変パラメータを有する動的バイナリーニューラルネット
鈴木 匠安西翔太齋藤利通法政大NC2020-9
本論文は時変パラメータを有する3層動的バイナリーニューラルネットとその応用について考察する.ネットワークはシグナム活性化... [more] NC2020-9
pp.5-8
NLP, CAS
(共催)
2019-10-22
16:45
岐阜 岐阜大学 簡素なニューラルネットにおける周期軌道から不動点への遷移について
河村勇輝斎藤利通法政大CAS2019-37 NLP2019-77
動的バイナリーニューラルネットワークは,
シグナム活性化関数と結合パラメータによって特徴づけられる.
ネットワークは... [more]
CAS2019-37 NLP2019-77
pp.71-75
MBE, NC
(共催)
2019-10-12
10:00
宮城 東北大学 3層動的バイナリーニューラルネットの周期軌道の安定性
小山誠太郎斎藤利通法政大MBE2019-39 NC2019-30
3層動的バイナリーニューラルネットワーク(3-DBNN)は,シグナム活性化関数と3値結合パラメータによって特徴づけられる... [more] MBE2019-39 NC2019-30
p.51
IPSJ-MPS, IPSJ-BIO
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) [詳細]
2019-06-17
13:00
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 動的バイナリーニューラルネットの呈する周期軌道の解析と応用
安西翔太小山誠太郎斎藤利通法政大NC2019-1
簡素な動的バイナリーニューラルネットを導入し,その応用について考察する.
同ネットは,2値の局所結合とシグナム活性化関... [more]
NC2019-1
p.1
NC, MBE
(併催)
2019-03-04
16:35
東京 電気通信大学 動的バイナリーニューラルネットの中枢パターン生成器への応用
安西翔太青木俊祐小山誠太郎斎藤利通法政大NC2018-61
簡素な動的バイナリーニューラルネットを導入し, 2つの2値周期軌道の生成と, その周期軌道のスイッチについて考察する.
... [more]
NC2018-61
pp.95-98
MBE, NC
(併催)
2018-05-19
15:20
富山 富山大学 スパースバイナリーニューラルネットの安定性について
小山誠太郎青木俊祐斎藤利通法政大NC2018-3
動的バイナリーニューラルネットワークは,3値結合パラメータとシグナム活性化関数により特徴づけられる.
結合パラメータに... [more]
NC2018-3
pp.9-13
MBE, NC, NLP
(併催)
2018-01-27
11:20
福岡 九州工業大学 動的バイナリーニューラルネットワークの周期軌道と安定性
小山誠太郎青木俊祐齋藤利通法政大NLP2017-97
動的バイナリーニューラルネットワークは,シグナム活性化関数と3値結合パラメータによって特徴づけられる.ネットワークは,パ... [more] NLP2017-97
pp.59-62
SDM, ICD
(共催)
ITE-IST
(連催) [詳細]
2017-08-02
10:15
北海道 北海道大学情報教育館 [依頼講演]BRein Memory:バイナリ・インメモリ再構成型深層ニューラルネットワークアクセラレータ
安藤洸太植吉晃大折茂健太郎北大)・米川晴義佐藤真平中原啓貴東工大)・池辺将之浅井哲也高前田伸也北大)・黒田忠広慶大)・本村真人北大SDM2017-43 ICD2017-31
ニューラルネットワークの応用が興隆を見せている。
しかしその発展に伴って計算量とデータ量も増大を続け、携帯機器等の電力... [more]
SDM2017-43 ICD2017-31
pp.101-106
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) [詳細]
2017-06-24
09:30
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 基本セルオートマトンと動的バイナリーニューラルネットワーク
小沢高広牧田和馬斎藤利通法政大NC2017-13
基本セルオートマトンは時間, 状態, 空間が離散的なデジタルダイナミカルシステムであり, 簡素なルールによって, 多彩な... [more] NC2017-13
pp.93-97
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) [詳細]
2017-06-24
09:55
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 動的バイナリーニューラルネットの不動点と周期軌道の安定性
小山誠太郎青木俊祐斎藤利通法政大NC2017-14
動的バイナリーニューラルネットワークは,シグナム活性化関数と3値結合パラメータで特徴づけられ,パラメータと初期値に依存し... [more] NC2017-14
pp.99-103
MBE, NC
(併催)
2017-03-13
11:15
東京 機械振興会館 動的バイナリーニューラルネットのスパース化と安定性について
青木俊祐佐藤龍直斎藤利通法政大NC2016-81
動的バイナリーニューラルネットワークのスパース化と所望の周期軌道の安定性の関係について考察する.
本ネットワークはシグ... [more]
NC2016-81
pp.103-107
NC, NLP
(併催)
2017-01-27
13:00
福岡 北九州学術研究都市 産学連携センター 局所結合動的バイナリーニューラルネットについて
牧田和馬斎藤利通法政大NC2016-57
動的バイナリーニューラルネットワークの動作について考察する.
同ネットワークはシグナム活性化関数と3値結合パラメータ... [more]
NC2016-57
pp.53-57
MBE, NC
(併催)
2016-12-07
13:30
愛知 豊橋技術科学大学 動的バイナリーニューラルネットの周期軌道の安定性とスパース化の関係
佐藤龍直斎藤利通法政大NC2016-40
動的バイナリーニューラルネットワーク(DBNN)のスパース化と所望の周期軌道の安定性の関係について考察する.DBNNはシ... [more] NC2016-40
pp.1-5
CAS, NLP
(共催)
2016-10-27
09:30
東京 日立中央研究所 ダイナミックバイナリーニューラルネットのスパース化について
青木俊祐佐藤龍直斎藤利通法政大CAS2016-38 NLP2016-64
動的バイナリーニューラルネットワーク(DBNN) の学習と動作解析について考察する.本ネットワークは様々な2 値周期軌道... [more] CAS2016-38 NLP2016-64
pp.1-4
MBE, NC
(併催)
2016-05-21
13:00
富山 富山大学 動的バイナリーニューラルネットワークの周期軌道の簡素な特徴量
牧田和馬佐藤龍直斎藤利通法政大NC2016-1
動的バイナリーニューラルネットの解析について考察する.
同ネットワークはシグナム活性化関数と3値結合パラメータで構成... [more]
NC2016-1
pp.1-4
NC, NLP
(併催)
2016-01-29
13:35
福岡 九州工業大学 若松キャンパス 動的バイナリーニューラルネットワークの周期軌道の解析
牧田和馬佐藤龍直斎藤利通法政大NC2015-61
動的バイナリーニューラルネットの解析について考察する.
同ネットワークは様々な2値周期軌道を生成し,
その動作は... [more]
NC2015-61
pp.25-28
NLP, CAS
(共催)
2015-10-05
11:10
広島 アステールプラザ(広島市) スパース化による動的バイナリーニューラルネットの学習
佐藤龍直斎藤利通法政大CAS2015-23 NLP2015-84
動的バイナリーニューラルネットワーク(DBNN)の学習と動作解析について考察する.本ネットワークは様々な2値周期軌道を生... [more] CAS2015-23 NLP2015-84
pp.15-20
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(連催)
NC, IBISML
(併催) [詳細]
2015-06-25
15:45
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 簡素な特徴量に基づく動的バイナリーニューラルネットの学習
佐藤龍直斎藤利通法政大NC2015-9
動的バイナリーニューラルネットワーク(DBNN)の学習と動作解析について考察する.
本ネットワークは様々な2値周期軌道... [more]
NC2015-9
pp.83-87
MBE, NC
(併催)
2014-12-13
13:20
愛知 名古屋大学 特徴量平面に基づく動的バイナリーニューラルネットの考察
佐藤龍直森安淳吾斎藤利通法政大NC2014-51
2層の動的バイナリーニューラルネットワーク(2DNN)の学習と動作解析について考察する.
本ネットワークは様々な2値周... [more]
NC2014-51
pp.43-47
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