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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
NLP, MSS
(共催)
2024-03-13
10:25
その他 機械振興会館 特徴量に基づくデジタルマップの周期軌道の解析
山口峰世鯨井慎也齋藤利通法政大MSS2023-71 NLP2023-123
デジタルマップは, 点の集合上で定義されたデジタル力学系である. デジタルマップはパラメータに依存して様々な周期軌道を生... [more] MSS2023-71 NLP2023-123
pp.5-8
NLP, MSS
(共催)
2024-03-14
11:40
その他 機械振興会館 混合ルールセルオートマトンの安定性と実装
松下和真齋藤利通法政大MSS2023-90 NLP2023-142
本論文では, 2つのルールによって支配される混合ルールセルオートマトンを提案する.
そのルールによって, 様々な周期軌... [more]
MSS2023-90 NLP2023-142
pp.93-96
NC, MBE
(併催)
2023-11-27
14:55
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)
結合組換えセルオートマトンの呈する周期軌道の安定性について
大貫幹仁岡野泰士齋藤利通法政大NC2023-36
本論文では,結合組換えセルオートマトンの基本動作を考察する.同システムは,基本セルオートマトン,大域置換結合で特徴づけら... [more] NC2023-36
pp.14-15
NLP, CAS
(共催)
2023-10-06
16:00
岐阜 ワークプラザ岐阜 スパースバイナリーニューラルネットワークの動作解析
野中洋樹齋藤利通法政大CAS2023-45 NLP2023-44
シグナム活性化関数とスパースバイナリー結合によって特徴づけられる単純なリカレントニューラルネットワークについて考察する.... [more] CAS2023-45 NLP2023-44
pp.66-69
CCS, NLP
(共催)
2023-06-09
10:45
東京 東京都市大学 世田谷キャンパス 動的バイナリーニューラルネットの解析と合成:概説
齋藤利通・○大貫幹仁法政大NLP2023-20 CCS2023-8
離散時間リカレントニューラルネットは, 非線形活性化関数と結合パラメータで特徴づけられる力学系である. パラメータに依存... [more] NLP2023-20 CCS2023-8
pp.31-34
NLP, MSS
(共催)
2023-03-15
14:00
長崎 長崎大学 文教キャンパス
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
スパースバイナリーニューラルネットの呈する2値周期軌道について
野中洋樹齋藤利通法政大MSS2022-71 NLP2022-116
シグナム活性化関数とスパースバイナリー結合によって特徴づけられる動的バイナリーニューラルネットワークについて考察する. ... [more] MSS2022-71 NLP2022-116
pp.49-52
NLP 2022-11-25
10:35
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)
結合デジタルスパイクマップの様々な周期軌道について
木嶋佑堅齋藤利通法政大NLP2022-71
デジタルスパイクマップ (Dmap) は, 点の集合で定義されたデジタル力学系である. Dmap は精密な数値解析に適し... [more] NLP2022-71
pp.65-70
CCS 2022-11-17
13:25
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)
置換バイナリーニューラルネットワークの多彩な周期軌道の解析
大貫幹仁岡野泰士齋藤利通法政大CCS2022-44
本論文では,置換バイナリーニューラルネットワークの基本動作を考察する.同ネットワークは,局所2値結合,大域置換結合,シグ... [more] CCS2022-44
pp.5-8
NC, MBE
(併催)
2022-09-30
09:40
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)
パーミュテーションバイナリーニューラルネットの周期軌道の最適化について
阪 健人齋藤利通法政大NC2022-38
局所2値結合と大域置換結合で特徴づけられるパーミュテーションバイナリーニューラルネットを導入する. 同ネットは,簡素な再... [more] NC2022-38
pp.24-27
CCS 2021-11-18
13:00
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)
基本セルオートマトンによる簡素な音楽作成
小島 航齋藤利通法政大CCS2021-18
基本セルオートマトン(ECA)は時間, 状態, 空間が離散的な力学系であり, 単純なルールによって多様な時空間パターンや... [more] CCS2021-18
pp.7-10
CCS 2021-11-18
13:25
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)
結合デジタルスパイクマップの基本動作解析
木嶋佑堅齋藤利通法政大CCS2021-19
デジタルスパイクマップ(Dmap)は,点の集合で定義されたデジタル力学系である.
Dmapは精密な数値解析に適しており... [more]
CCS2021-19
pp.11-15
CCS 2020-11-26
15:00
ONLINE オンライン開催 デジタルスパイクマップの学習と解析について
澤野悠哉斎藤利通法政大CCS2020-17
デジタルスパイクマップの自己組織化的学習について考察する. デジタルスパイクマップ(Dmap)は点の集合上で定義されるデ... [more] CCS2020-17
pp.1-5
NLP, CAS
(共催)
MBE, NC
(併催) [詳細]
2020-10-30
09:00
ONLINE オンライン開催 簡素な特徴量に基づくデジタルロジスティックマップの解析
木嶋佑堅澤野悠哉齋藤利通法政大CAS2020-11 NLP2020-32
ロジスティックマップを点の集合上で離散化することで,デジタルロジスティックマップ(DLM)が得ら
れる.DLM はカオ... [more]
CAS2020-11 NLP2020-32
pp.1-4
NLP, CAS
(共催)
2019-10-22
16:45
岐阜 岐阜大学 簡素なニューラルネットにおける周期軌道から不動点への遷移について
河村勇輝斎藤利通法政大CAS2019-37 NLP2019-77
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... [more]
CAS2019-37 NLP2019-77
pp.71-75
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
MBE, NC
(共催)
2019-10-12
11:20
宮城 東北大学 SOMに基づくデジタルスパイクマップの合成
澤野悠哉斎藤利通法政大MBE2019-42 NC2019-33
デジタルスパイクマップ(Dmap) は点の集合上で定義されるデジタル力学系である.Dmap の定常状態は
必ず周期軌道... [more]
MBE2019-42 NC2019-33
p.65
IPSJ-MPS, IPSJ-BIO
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2019-06-17
13:25
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 自己組織的に合成されたデジタルマップの呈する周期軌道の解析
澤野悠哉斎藤利通法政大NC2019-2
多彩な周期軌道を生成するデジタルマップの自己組織化的学習について考察する.
デジタルマップは点の集合上で定義されるデ... [more]
NC2019-2
pp.3-7
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
IPSJ-BIO, IPSJ-MPS
(共催)
NC, IBISML
(併催)
(連催) ※学会内は併催 [詳細]
2017-06-24
09:55
沖縄 沖縄科学技術大学院大学 動的バイナリーニューラルネットの不動点と周期軌道の安定性
小山誠太郎青木俊祐斎藤利通法政大NC2017-14
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値結合パラメータで特徴づけられ,パラメータと初期値に依存し... [more] NC2017-14
pp.99-103
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