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非線形問題研究会 (NLP) (検索条件: 2007年度)
「from:2007-04-25 to:2007-04-25」による検索結果
| 研究会 | 発表日時 | 開催地 | タイトル・著者 | 抄録 | 資料番号 | |
| NLP | 2007-04-25 12:30 |
長野 | 上智大学軽井沢セミナーハウス | デジタルスパイクニューロンとそのスパイク列近似能力について ○鳥飼弘幸（阪大）・斎藤利通（法政大）  NLP2007-1 |
デジタルスパイクニューロン (DSN) はシフトレジスタで構成され、様々なスパイク間間隔を有するスパイク列を発生できる。... [more] | NLP2007-1 pp.1-6 |
| NLP | 2007-04-25 13:00 |
長野 | 上智大学軽井沢セミナーハウス | 多次元スパイク系列からのニューラルネットワーク構造の推定 ○芦澤 徹・原木大典・池口 徹（埼玉大） NLP2007-2 |
ニューラルシステムにおいて, システムの構成要素であるニューロンは互いに影響を及ぼし合い, 複雑な 振る舞いをする.... [more] |
NLP2007-2 pp.7-11 |
| NLP | 2007-04-25 13:30 |
長野 | 上智大学軽井沢セミナーハウス | STDP学習則により形成されるニューラルネットワークの構造解析 ○加藤秀行・池口 徹（埼玉大） NLP2007-3 |
近年，スパイクタイミング依存可塑性(以下STDPと呼ぶ)によって，ニューラルネットワークが非常に複雑ではあるが機能的なネ... [more] | NLP2007-3 pp.13-18 |
| NLP | 2007-04-25 14:00 |
長野 | 上智大学軽井沢セミナーハウス | 網膜モデルに基づくDT-CNNによる画像解像度圧縮 田中芳栄・青森 久（上智大）・大竹 敢（玉川大）・高橋伸彰（日本IBM）・○田中 衞（上智大） NLP2007-4 |
本論文では網膜モデルに基づく人工網膜回路であるDT-CNNを用いた画像解像度圧縮を提案する. CNNによるシグマデルタ... [more] |
NLP2007-4 pp.19-24 |
| NLP | 2007-04-25 14:45 |
長野 | 上智大学軽井沢セミナーハウス | 二次割り当て問題を解くアナログ/ディジタル混成カオスタブーサーチハードウェアシステムの測定 ○廣部兼也・大橋悠也・小川直己（東京電機大）・堀尾喜彦（東京電機大/JST-ERATO）・合原一幸（JST-ERATO/東大） NLP2007-5 |
[more] | NLP2007-5 pp.25-30 |
| NLP | 2007-04-25 15:15 |
長野 | 上智大学軽井沢セミナーハウス | Improved strategy for the packet routing problems using chaotic neurodynamics ○Takayuki Kimura・Tohru Ikeguchi（Saitama Univ.） NLP2007-6 |
[more] | NLP2007-6 pp.31-36 |
| NLP | 2007-04-25 15:45 |
長野 | 上智大学軽井沢セミナーハウス | SPICEを用いたE級スイッチング回路の自動設計ツールの実装 ○関屋大雄・江沢 徹・谷萩隆嗣（千葉大） NLP2007-7 |
本稿では SPICE 上に実装した E 級スイッチング回路の設計ツールについて紹介する. 本ツールはサイバネットシステム... [more] | NLP2007-7 pp.37-42 |
| NLP | 2007-04-25 16:30 |
長野 | 上智大学軽井沢セミナーハウス | レドックスフロー電池の化学反応に基づく動的モデルによるシミュレーション ○李 明華・引原隆士（京大） NLP2007-8 |
[more] | NLP2007-8 pp.43-47 |
| NLP | 2007-04-25 17:00 |
長野 | 上智大学軽井沢セミナーハウス | 2層CNNを用いたパワーグリッドの高速シミュレーション ○丹治裕一（香川大） NLP2007-9 |
[more] | NLP2007-9 pp.49-53 |
| NLP | 2007-04-25 17:30 |
長野 | 上智大学軽井沢セミナーハウス | シグマデルタセルラーニューラルネットワークによる階調補間 ○内藤裕喜・青森 久（上智大）・大竹 敢（玉川大）・高橋伸彰（日本IBM）・田中 衞（上智大） NLP2007-10 |
画像の階調補間を行うには, 複数の2値化画像を加算していく手法が最適である. 離散時間型セルラニューラルネットワーク(... [more] |
NLP2007-10 pp.55-60 |
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