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新たな自動化で熱視線! AIエージェントの「推論能力」を支える2つのコンポーネントとは?
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1975年名古屋大学院工学研究科修士課程修了、名古屋工業大学助手、助教授を経て、93年同大学教授、02 年11月〜04年1月同大学副学長、04年1月同大学大学院教授、現在に至る。81年工学博士(名古屋大学)、受賞歴:93年電子情報通信学会論文賞、 98年情報処理学会Best Author賞など。 研究室ホームページ:http://www-ailab.elcom.nitech.ac.jp/
パルスニューラルネットワークモデルによる音源種類識別最終回の今回は、筆者らが研究している「音の見える化」に関して解説していこう。まずは、その仕組みから解説し、実用化が進む「サウンド・ウオッチャー」について取り上げる。筆者らの聴覚神経回路モデルでは人間の聴覚神経機構をモデル化して、蝸牛基底膜(かぎゅ
岩田 彰
2008年3月26日 20:00
ニューロンとニューラルネットワーク第3回の今回は、ハードウェア化に適したパルスニューロンモデルについて解説していく。まずはニューラルネットワークの原理を理解を深める意味で、脳の神経細胞(ニューロン)について紹介する。人間の脳の神経細胞(ニューロン)は、140億(1.4x10の10乗)個程度あると言
2008年3月19日 20:00
ニューラルネットワークとニューロンモデルニューラルネットワークは脳の神経回路網における計算方式と同じ方式をコンピュータで行おうとするものである。ニューラルネットワークの特 徴は、学習と並列処理であるが、学習とはあらかじめ用意された学習データに基づいて、ある入力が入るとその入力に対応する出力が得られ
2008年3月12日 20:00
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