• 目次
• 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 ...

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