誤差逆伝播学習法による自己組織化ロバスト主成分分析

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ファイル情報(添付)
KJ00004291002.pdf 274 KB 種類 : 全文
タイトル ( jpn )
誤差逆伝播学習法による自己組織化ロバスト主成分分析
タイトル ( eng )
Self-Organized Robust Principal Component Analysis by Back-Propagation Learning
作成者
樋口 勇夫
収録物名
広島大学大学院工学研究科研究報告
Graduate School of Engineering, Hiroshima University
53
1
開始ページ 1
終了ページ 4
抄録
The purpose of this study is the suggestion of a self-organized back-propagation algorithm for robust principal component analysis. The self-organizing algorithm that discriminates the influence of data automatically is applied to learning of a sandglass type neural network.
著者キーワード
robust principal component analysis
neural networks
back-propagation
self-organizing rule
NDC分類
技術・工学 [ 500 ]
言語
日本語
資源タイプ 紀要論文
出版者
広島大学大学院工学研究科
国立情報学研究所
発行日 2004-12
出版タイプ Version of Record(出版社版。早期公開を含む)
アクセス権 オープンアクセス
収録物識別子
[ISSN] 1347-7218
[NCID] AA11700032