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目次
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序論
ニューロンとニューラルネットワーク
ニューロン [
1
]
ニューラルネットワーク
内部記憶を持つニューラルネットワーク
Elmanのネットワーク
内部記憶を持つニューラルネットワークの構造
学習法
学習の分類
一般化デルタルール [
1
]
バックプロパゲーション [
1
]
内部記憶を持つニューラルネットワークの学習 [
5
]
遅れ学習法 [
7
]
実験準備
ニューラルネットワークにおける数値の単位の扱いについて
音符の数値化と量子化をする手法
教師信号の選定と作成
ニューラルネットワークにおける学習
誤差の求め方
曲を想起する手法
曲の相関関数を求める手法
結合荷重の値を二次元画像表示する手法
実験
学習実験
通常の学習
前実験
補助入力層を付加したネットワークによる学習
文脈層を付加したネットワークによる学習
遅れ学習法による学習
想起実験
学習後の内部記憶の状態
値の時間的変化
値の状態遷移
出力値と結合荷重の関係
結合荷重の状態
結言
参考文献
学習プログラム
想起プログラム
設定ファイル
grobal.h
funcdef.h
解析プログラム
相関値を求めるプログラム naibusoukan.c
結合荷重の状態を二次元画像で出力するプログラム times_weight.c
この文書について ...
出口研究室へ
Toshinori DEGUCHI
2003年 4月11日 金曜日 11時42分54秒 JST