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
広島大学大学院工学研究科研究報告 53 巻 1 号
1-4 頁
2004-12 発行
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| ファイル情報(添付) | |
| 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
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| タイトル ( eng ) |
Self-Organized Robust Principal Component Analysis by Back-Propagation Learning
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| 作成者 |
樋口 勇夫
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| 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
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| 巻 | 53 |
| 号 | 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.
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| 著者キーワード |
robust principal component analysis
neural networks
back-propagation
self-organizing rule
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| NDC分類 |
技術・工学 [ 500 ]
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| 言語 |
日本語
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| 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
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| 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
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