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ニューロコンピューティング研究会 (NC)  (検索条件: 2009年度)

「from:2009-07-13 to:2009-07-13」による検索結果

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講演検索結果
 登録講演(開催プログラムが公開されているもの)  (日付・昇順)
 32件中 1~20件目  /  [次ページ]  
研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
NC, NLP
(共催)
2009-07-13
09:30
奈良 奈良先端大 疎な共分散型ランダム行列の漸近固有値分布
福本知也田中利幸京大
 [more]
NC, NLP
(共催)
2009-07-13
10:00
奈良 奈良先端大 確率的ライフゲームの生存密度における初期様相依存性
東中川 亮川端 豪関西学院大NLP2009-14 NC2009-7
本報告では確率的ライフゲームについて述べる.Conwayの決定論的ライフゲームは,初期様相依存性が著しく,安定状態におけ... [more] NLP2009-14 NC2009-7
pp.1-6
NC, NLP
(共催)
2009-07-13
10:30
奈良 奈良先端大 Composition of Feature Space and State Space Dynamics Models for Model-based Reinforcement Learning
Akihiko YamaguchiJun TakamatsuTsukasa OgasawaraNAISTNLP2009-15 NC2009-8
Learning a dynamics model and a reward model during reinforc... [more] NLP2009-15 NC2009-8
pp.7-12
NC, NLP
(共催)
2009-07-13
11:00
奈良 奈良先端大 非対称近傍関数の導入による自己組織化マップの学習過程の高速化
太田絵一郎青木高明京大)・倉田耕治琉球大)・青柳富誌生京大NLP2009-16 NC2009-9
大脳一次感覚野には,外部から提示する刺激の特徴を変えると,反応部位が連続的に変化するようなトポグラフィックマップと呼ばれ... [more] NLP2009-16 NC2009-9
pp.13-18
NC, NLP
(共催)
2009-07-13
11:30
奈良 奈良先端大 リカレント情報量最大化 ~ 素子の特性にばらつきのある場合 ~
堀 卓也田中琢真青柳富誌生京大NLP2009-17 NC2009-10
 [more] NLP2009-17 NC2009-10
pp.19-24
NC, NLP
(共催)
2009-07-13
13:00
奈良 奈良先端大 Learning to imitate stochastic time series in a compositional way by chaos
Jun NamikawaJun TaniRIKENNLP2009-18 NC2009-11
本稿では、mixture of RNN experts と呼ばれる混合回帰モデルに確率的時系列を学習させることで、複数の... [more] NLP2009-18 NC2009-11
pp.25-30
NC, NLP
(共催)
2009-07-13
13:30
奈良 奈良先端大 神経細胞リカレントネットワークにおける細胞間同期発火と試行間応答再現性との相反関係 ~ 非線形システム間のノイズ同期によるアプローチ ~
寺前順之介深井朋樹理研NLP2009-19 NC2009-12
神経細胞集団が生成するスパイク列の時間的な精度について理論的に議論する事で、神経細胞のスパイクを用いた情報符号化の典型的... [more] NLP2009-19 NC2009-12
pp.31-32
NC, NLP
(共催)
2009-07-13
14:00
奈良 奈良先端大 皮質神経細胞の不規則発火時系列が示唆する条件付きエントロピー最小化原理
坪 泰宏礒村宜和深井朋樹理研NLP2009-20 NC2009-13
活動中の動物の大脳皮質神経細胞から記録されるスパイク時系列は不規則であることが知られている.脳の機能を知るためには,この... [more] NLP2009-20 NC2009-13
pp.33-35
NC, NLP
(共催)
2009-07-13
14:30
奈良 奈良先端大 ニューラルネットワークを用いた行動量による牛の発情検知
河上亮祐渡部 徹松江高専)・土肥 誠島根大)・中島 基イノビットNLP2009-21 NC2009-14
和牛繁殖農家では母牛の発情の見逃しによる子牛の生産性の低下が問題となっている.この問題によって経済的な損失が発生し,和牛... [more] NLP2009-21 NC2009-14
pp.37-42
NC, NLP
(共催)
2009-07-13
15:10
奈良 奈良先端大 空間的注意の広がりとしての同オブジェクト効果の解釈
西田知史柴田智広池田和司奈良先端大NLP2009-22 NC2009-15
視覚的注意にはその対象によって空間ベース,特徴ベース,物体ベースの3つの注意に分けることができる.そのうち,物体ベースの... [more] NLP2009-22 NC2009-15
pp.43-48
NC, NLP
(共催)
2009-07-13
15:40
奈良 奈良先端大 ブレーキ時系列モデリングによるドライバの運転状況推定
味間弘喜池田和司柴田智広奈良先端大)・深谷直樹人見謙太郎坂東誉司デンソーNLP2009-23 NC2009-16
 [more] NLP2009-23 NC2009-16
pp.49-53
NC, NLP
(共催)
2009-07-13
16:10
奈良 奈良先端大 頭頂-運動前野における観察した行為の神経表象 ~ fMRI多ボクセルパターン分析による検討 ~
小川健二JST)・乾 敏郎JST/京大NLP2009-24 NC2009-17
先行研究から他者の行為理解に,後部頭頂皮質や運動前野といった自己の行為生成に関わる部位が関連することが示唆されている.本... [more] NLP2009-24 NC2009-17
pp.55-60
NC, NLP
(共催)
2009-07-13
15:10
奈良 奈良先端大 無相関入力によりサブネットワークに生成する相関
大澤智興九工大NLP2009-25 NC2009-18
少数ノードから構成されるサブブーリアンネットワークの動作特性解析法を提案する.具体的には, 3ノードから構成される12種... [more] NLP2009-25 NC2009-18
pp.61-66
NC, NLP
(共催)
2009-07-13
15:40
奈良 奈良先端大 抑制型PSOを用いた無線センサネットワークの長期運用のためのシンクノード配置問題の解法
吉村真輝中野秀洋宇谷明秀宮内 新山本尚生東京都市大NLP2009-26 NC2009-19
本稿では,無線センサネットワーク(WSNs)の長期運用の実現のために,周辺のセンサノードからデータを収集するシンクノード... [more] NLP2009-26 NC2009-19
pp.67-71
NC, NLP
(共催)
2009-07-13
16:10
奈良 奈良先端大 カオスニューラルネットワークを用いた無線センサネットワークにおける効率的なフラッディング手法
佐々木智志中野秀洋宇谷明秀宮内 新山本尚生東京都市大NLP2009-27 NC2009-20
無線センサネットワーク(WSN)では, 広告や制御メッセージの送信にフラッディングを用いる. 一般的なフラッディングでは... [more] NLP2009-27 NC2009-20
pp.73-76
NC, NLP
(共催)
2009-07-13
16:50
奈良 奈良先端大 [招待講演]「招待講演」意図した方向を解読し全方向移動車を操作するBMIの開発
高橋 晋京都産大
 [more]
NC, NLP
(共催)
2009-07-14
09:30
奈良 奈良先端大 ARTに基づく並列化アリの巣最適化法:TSPへの応用
小清水 宏斎藤利通法政大NLP2009-28 NC2009-21
アリの巣最適化法(ACO)を適応共鳴理論(ACO)によって並列化する最適化手法と、そのTSPへの応用について考察する。
... [more]
NLP2009-28 NC2009-21
pp.77-81
NC, NLP
(共催)
2009-07-14
10:00
奈良 奈良先端大 優先度付き評価に基づく競合型PSOによる複数解探索手法
田口 祐中野秀洋宮内 新東京都市大NLP2009-29 NC2009-22
進化的アルゴリズムの一種であるParticle Swarm Optimization (PSO) は連続空間内の解探索を... [more] NLP2009-29 NC2009-22
pp.83-86
NC, NLP
(共催)
2009-07-14
10:30
奈良 奈良先端大 リング型状態観測法によるマルチエージェント強化学習の高速化
小野恭平中野秀洋宮内 新東京都市大NLP2009-30 NC2009-23
近年,複雑かつ大規模なロボットの行動設計が求められている.
しかし,複数のロボットに互いの行動を考慮して学習させること... [more]
NLP2009-30 NC2009-23
pp.87-91
NC, NLP
(共催)
2009-07-14
11:00
奈良 奈良先端大 一本の訓練系列から構成されるHMMの事後分布について
山崎啓介東工大NLP2009-31 NC2009-24
隠れマルコフモデルは信号処理、自然言語処理、生物情報処理など様々な分野で系列データ解析に用いられる。学習プロセスの解明は... [more] NLP2009-31 NC2009-24
pp.93-98
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