ニューロコンピューティング研究会 (95/02) における発表

論文

論文のオリジナルポストスクリプトファイル
益岡 竜介, 山田 道夫, "高階微分を学習するニューラル・ネットワーク", 信学技報, NC94-66 (1995-02), pp 49-56
Ryusuke Masuoka, Michio Yamada, "Neural Networks Which Learn From Differential Data", Technical Report of IEICE, NC94-66 (1995-02), pp 49-56

発表に使った OHP

1995/2/7 に北海道大学 学術交流会館で発表した. 発表者は全部で 16 人中 7 番目で 13:30 より行なった (Slide PDF). 以下は各スライドのタイトルである。
  • タイトル
  • 微分情報を学習する目的
  • 微分情報を学習する手段
  • 問題の枠組 1. (定式化)
  • 問題の枠組 2. (定式化)
  • ネットワークの構造
  • Forward Propagation
  • エネルギー関数と BP の対象
  • Back Propagation (出力層と Value Net)
  • Back Propagation ($\delta$ Net)
  • 重みの更新ルール
  • 応用の可能性 (MASCON) 1
  • 応用の可能性 (MASCON) 2
  • 今後の課題
  • まとめ
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