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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
MBE, NC, NLP
(併催)
2018-01-27
09:55
福岡 九州工業大学 乱数同期方式を用いたPSOの探索性能の改善
佐藤哲也岩井俊哉日大NLP2017-94
PSOの速度更新則における乱数は次元成分に対して確率的に独立である.この独立性が粒子の速度異方性を生み,変数間依存関係を... [more] NLP2017-94
pp.45-50
NLP 2017-03-14
10:00
青森 ねぶたの家 ワ・ラッセ(青森市) ゲイン-パラメータを動的に変化させるDPSOの探索性能
橋本将明金子正人岩井俊哉日大NLP2016-106
Discrete Particle Swarm Optimization(DPSO)は,PSOを離散値最適化問題に適用で... [more] NLP2016-106
pp.1-6
NLP 2017-03-14
10:25
青森 ねぶたの家 ワ・ラッセ(青森市) 乱数同期更新を用いたランダムサーチPSOの探索性能
酒寄皓平金子正人岩井俊哉日大NLP2016-107
Particle Swarm Optimization(PSO)は,群知能を利用したメタヒューリスティクスである.通常,... [more] NLP2016-107
pp.7-12
MBE, NC
(併催)
2012-03-14
10:40
東京 玉川大学 海馬CA1ニューロンでのシナプス間入力がSTDPに与える影響
伊藤幸祐岩井俊哉日大NC2011-122
近年,生理実験によって海馬CA1錐体細胞における樹状突起内の入力間相互作用が調べられ,次の結果が示されている.(i)細胞... [more] NC2011-122
pp.5-9
NLP 2012-01-23
13:00
福島 會津稽古堂 スパースな結合をしたカオスニューラルネットワークの動的性質
井口清貴岩井俊哉日大NLP2011-124
脳では様々な機能に関連した部位がスパースに結合し,情報を交換している.それを真似て自己想起型カオスニューラルネットワーク... [more] NLP2011-124
pp.1-6
NLP 2012-01-23
13:25
福島 會津稽古堂 カオスニューラルネットワークを用いたノイズ制御による記憶探索モデル
越川祐樹岩井俊哉日大NLP2011-125
ダイナミカルノイズを付加したカオスニューラルネットワークの動的な性質はノイズ振幅によって変化する。ターゲットパターンをカ... [more] NLP2011-125
pp.7-12
NC, MBE
(併催)
2009-11-12
15:20
宮城 東北大学 新規性検出機能をもつ系列学習モデルの数値実験
印南雄太郎岩井俊哉日大NC2009-58
嗅内皮質(EC)・CA1領域・CA3領域・trisynaptic pathwayおよびECからCA1領域への直接の貫通路... [more] NC2009-58
pp.47-52
NLP 2009-02-28
15:55
神奈川 法政大学梶野町校舎西館W203教室 カオスニューラルネットワークにおける確率共鳴的な現象
蟹沢直樹岩井俊哉日大NLP2008-147
ダイナミカルノイズを付加した自己想起型カオスニューラルネットワークの想起の動的性質を数値的に調べ、次の結果を得た。パラメ... [more] NLP2008-147
pp.89-94
NLP 2009-02-28
16:15
神奈川 法政大学梶野町校舎西館W203教室 カオスニューラルネットワークダイナミクスへの記憶パターン間相関の影響
佐藤大輔岩井俊哉日大NLP2008-148
自己想起型カオスニューラルネットワークに互いに相関が等しい複数の記憶パターンを埋め込み想起実験を行い、記憶パターン間の相... [more] NLP2008-148
pp.95-100
MBE, NC
(併催)
2007-12-22
11:40
愛知 名古屋大学 dual networkにおける系列学習の数値実験
内藤 剛岩井俊哉日大NC2007-77
短期記憶の保持および長期記憶の形成をニューラルコンピューティングで実現するため、Jensenらは海馬周辺の生理学的な現象... [more] NC2007-77
pp.37-42
NC, MBE
(併催)
2006-12-05
16:00
愛知 豊橋技科大 カオスニューラルネットワークにおけるパラメータダイナミクスを用いた記憶探索
亀井隆之岩井俊哉日大
 [more] NC2006-85
pp.85-90
NC, MBE
(併催)
2006-12-05
16:20
愛知 豊橋技科大 カオスニューラルネットワークダイナミクスへのノイズ効果
二階堂雄平岩井俊哉日大
 [more] NC2006-86
pp.91-96
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