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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| ID | 17770 |
| 本文ファイル | |
| 別タイトル | Self-Organized Robust Principal Component Analysis by Back-Propagation Learning
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| 著者 |
樋口 勇夫
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| キーワード | robust principal component analysis
neural networks
back-propagation
self-organizing rule
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| NDC |
技術・工学
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| 抄録(英) | 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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| 掲載誌名 |
広島大学大学院工学研究科研究報告
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| 巻 | 53巻
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| 号 | 1号
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| 開始ページ | 1
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| 終了ページ | 4
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| 出版年月日 | 2004-12
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| 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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| ISSN | 1347-7218
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| NCID | |
| 言語 |
日本語
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| NII資源タイプ |
紀要論文
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| 広大資料タイプ |
学内刊行物(紀要等)
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| DCMIタイプ | text
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| フォーマット | application/pdf
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| 著者版フラグ | publisher
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| 部局名 |
工学研究科
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| 他の一覧 |
