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研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
EMM 2024-03-02
16:20
海外 1日目:済州テクノパーク 2日目:済州経済通商振興院 [フェロー記念講演]連想記憶モデルの電子透かしモデルへの応用
川村正樹山口大EMM2023-93
我々は連想電子透かし法と呼ばれる連想記憶モデルを基にしたゼロ電子透かし法を拡張した手法を提案し た。提案手法は相互想起モ... [more] EMM2023-93
pp.23-27
NC, MBE
(併催)
2023-11-27
15:20
大阪 近畿大学
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
ヒステリシス連想メモリの結合スパース化について
鯨井慎也齋藤利通法政大NC2023-37
ヒステリシス連想メモリの平衡点の安定性について考察する. 同メモリは簡素な連続時間再帰型ニューラルネットであり、2値ヒス... [more] NC2023-37
pp.16-19
NLP, CAS
(共催)
2023-10-06
15:40
岐阜 ワークプラザ岐阜 リカレントニューラルネットワークによる2値データのクラスタリング
清原一馬齋藤利通法政大CAS2023-44 NLP2023-43
本論文では, 連想メモリに基づく2値データのクラスタリングを行った.
連想メモリは実数値の結合行列とシグナム活... [more]
CAS2023-44 NLP2023-43
pp.62-65
ICTSSL, CAS
(共催)
2023-01-26
10:30
東京 機械振興会館
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
Hopfield型ニューラルネットワークにおけるカラー画像に関する連想記憶の想起について
柳 智尋原 駿介藤井基裕小澤和也岡崎秀晃湘南工科大CAS2022-63 ICTSSL2022-27
本報告では,Julia 上に実装したHopfield Network にRGB に分けたカラー画像を連想記憶として,想起... [more] CAS2022-63 ICTSSL2022-27
pp.10-13
NLP 2022-11-25
13:00
滋賀 立命館大学 びわこ・くさつキャンパス
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
ヒステリシス連想メモリの2目的最適化問題
鯨井慎也齋藤利通法政大NLP2022-73
ヒステリシス連想メモリに関する2目的最適化問題を考察する.同メモリは簡素な連続時間再帰型ニューラルネットであり,2値ヒス... [more] NLP2022-73
pp.73-76
CCS 2022-11-17
13:00
三重 シンフォニアテクノロジー響ホール伊勢 (伊勢市観光文化会館)
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
バイナリー連想記憶に基づくクラスタリングシステム
清原一馬阪 健人齋藤利通法政大CCS2022-43
バイナリー連想記憶に基づくバイナリーデータのクラスタリング機能について考える.バイナリー連想記憶は簡素なリカレントニュー... [more] CCS2022-43
pp.1-4
NC, MBE
(併催)
2022-09-30
10:05
宮城 東北大学
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
バイナリー連想記憶の進化的2目的最適化
森下和真齋藤利通法政大NC2022-39
本研究では,バイナリー連想メモリ(BAM)の2目的最適化問題について考える.BAMは3値結合パラメータとシグナム活性化関... [more] NC2022-39
pp.28-31
CCS 2021-11-18
13:50
大阪 大阪大学
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
バイナリー連想メモリの2目的最適化問題について
阪 健人齋藤利通法政大CCS2021-20
バイナリー連想メモリの2目的最適化問題について考える.バイナリー連想メモリは簡素なリカレントニューラルネットワークであり... [more] CCS2021-20
pp.16-19
RISING
(第二種研究会)
2019-11-26
10:30
東京 東京大学本郷キャンパス 福武ラーニングシアター [ポスター講演]心を読む機械の原理 ~ 対人レーダーを応用したブレイン・マシン・インタフェース ~
小池 誠小池誠マイクロ波研
人間の脳が単語から単語に遷移するチューリングマシンとして把握した場合,その万能チューリングマシンは人間の脳と同様に単語か... [more]
MBE, NC
(共催)
2019-10-12
10:00
宮城 東北大学 3層動的バイナリーニューラルネットの周期軌道の安定性
小山誠太郎斎藤利通法政大MBE2019-39 NC2019-30
3層動的バイナリーニューラルネットワーク(3-DBNN)は,シグナム活性化関数と3値結合パラメータによって特徴づけられる... [more] MBE2019-39 NC2019-30
p.51
NC, MBE
(併催)
2019-03-05
16:40
東京 電気通信大学 価値に駆動された連想記憶に基づく人の推論システムの機能的検証
宮田真宏大森隆司玉川大NC2018-73
認知科学では人の推論は直観的推論と論理的推論の2種類があるとされ,別々にモデル化されてきた.さらに推論と脳部位とを対応付... [more] NC2018-73
pp.157-162
MBE, NC
(併催)
2018-11-22
14:55
京都 京都大学 アストロサイトのはたらきを導入した連想記憶モデルにおける想起過程の分析
近藤 将田和辻可昌松居辰則早大NC2018-26
人が特定の記憶を想起するまでに時間がかかることがある一方で,相互結合型ニューラルネットワークによる連想記憶モデルでは与え... [more] NC2018-26
pp.17-21
MBE, NC
(併催)
2018-05-19
15:20
富山 富山大学 スパースバイナリーニューラルネットの安定性について
小山誠太郎青木俊祐斎藤利通法政大NC2018-3
動的バイナリーニューラルネットワークは,3値結合パラメータとシグナム活性化関数により特徴づけられる.
結合パラメータに... [more]
NC2018-3
pp.9-13
MBE, NC, NLP
(併催)
2018-01-27
11:20
福岡 九州工業大学 動的バイナリーニューラルネットワークの周期軌道と安定性
小山誠太郎青木俊祐齋藤利通法政大NLP2017-97
動的バイナリーニューラルネットワークは,シグナム活性化関数と3値結合パラメータによって特徴づけられる.ネットワークは,パ... [more] NLP2017-97
pp.59-62
NC, NLP
(併催)
2016-01-29
14:00
福岡 九州工業大学 若松キャンパス ヒステリシス連想メモリの偽安定記憶の解析
石川貴大山岡 慧斎藤利通法政大NC2015-62
ヒステリシスニューラルネットワークは2値ヒステリシス活性関数を持つ連続時間ネットワークである.
区分線型微分方程式によ... [more]
NC2015-62
pp.29-32
IA 2015-11-13
11:40
千葉 成田ビューホテル Glean: The Framework of a Network Quality Data Assessing Engine
Bismita SahuMotoyuki OokiNarichika NomotoMunenori FujitaYukio UematsuNTT ComIA2015-67
Glean is a framework to refine and validate corporate data, ... [more] IA2015-67
pp.147-152
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(連催)
NC, IBISML
(併催) [詳細]
2015-06-25
16:10
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 ヒステリシスニューラルネットの進化的学習
山岡 慧斎藤利通法政大NC2015-10
本論文では,
ヒステリシス連想メモリ(HAM)における進化的学習アルゴリズムを考察する.
HAMはヒステリシス活... [more]
NC2015-10
pp.89-92
NC, MBE
(共催)
2015-03-16
15:10
東京 玉川大学 RBMにおける未学習データ検出法の提案と追加学習への応用
大澤正彦萩原将文慶大MBE2014-167 NC2014-118
深層学習などのニューラルネットワークを用いた学習アルゴリズムは,追加学習によってほとんど全ての結合荷重が更新されるため,... [more] MBE2014-167 NC2014-118
pp.283-288
NC 2015-01-29
14:35
福岡 九州工業大学 若松キャンパス(北九州学術研究都市) ヒステリシスニューラルネットの振動停止現象と連想メモリ
山岡 慧斎藤利通法政大NC2014-58
本論文では,
ヒステリシスニューラルネットの連想記憶機能における,
振動停止現象の効果について考察する.
相... [more]
NC2014-58
pp.7-10
AI 2014-11-27
13:00
福岡 九州大学 伊都キャンパス ウエスト2号館 脳神経科学的諸事実に基づくコンテキスト依存的意味理解モデル ~ アナログ.ディジタル素子を処理部(ニューロン)とし、処理部間通信路内に記憶部(シナプス)を持つ連想記憶機構の構築と応用 ~
清野躬行清野情報システムAI2014-16
大脳新皮質連合野の記憶系をモデル化するため、何を、何処で、幾つ、そして、どの様に、脳内で学習.記憶するかを明確にします。... [more] AI2014-16
pp.1-6
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