偏微分方程式の解法への適用を目指した拡張型Liquid Time-Constant Neural Networksの提案

• 資料種別: 記事
• タイトル: 偏微分方程式の解法への適用を目指した拡張型Liquid Time-Constant Neural Networksの提案
• 著者・編者: ウィルキンス ジャスティンじゅん; 鈴木 敬久
• シリーズタイトル: 電磁界理論研究会・電磁界理論一般
• 著者標目: ウィルキンス ジャスティンじゅん; 鈴木 敬久
• 並列タイトル等: Proposal of Extended Liquid Time-Constant Neural Networks to Solve Partial Differential Equations
• タイトル（掲載誌）: 電気学会研究会資料. EMT = The papers of technical meeting on electromagnetic theory, IEE Japan / 電磁界理論研究会 [編]
• 巻号年月日等（掲載誌）: 2024(109-122):2024.11.28
• 掲載巻: 2024
• 掲載号: 109-122
• 掲載ページ: 7-12
• 掲載年月日（W3CDTF）: 2024-11-28
• 出版事項（掲載誌）: 東京 : 電気学会
• 出版地（国名コード）: JP
• 本文の言語コード: jpn
• 件名標目: 回帰型ニューラルネットワーク; 畳み込みニューラルネットワーク; 液体時定数ニューラルネットワーク; 偏微分方程式; 熱拡散方程式; Recurrent Neural Network (RNN); Convolutional Neural Network (CNN); Liquid Time-Constant Neural Networks (LTCNNs); Partial Differential Equations; Heat Diffusion Equation
• NDLC: ZM13
• 対象利用者: 一般
• レポート番号（雑誌記事）: EMT-24-110
• 所蔵機関: 国立国会図書館
• 請求記号: Z43-228
• 連携機関・データベース: 国立国会図書館 : 国立国会図書館雑誌記事索引; https://ndlsearch.ndl.go.jp
• 書誌ID（NDLBibID）: 033850999; http://id.ndl.go.jp/bib/033850999
• 整理区分コード: 632