Learning of Associative Memory Networks Based Upon Cone-Like Domains of Attraction

• 資料種別: 規格・テクニカルリポート類
• タイトル: Learning of Associative Memory Networks Based Upon Cone-Like Domains of Attraction
• 著者・編者: 新島, 耕一
• 著者標目: 新島, 耕一
• 出版事項: Department of Informatics, Kyushu University
• 出版年月日等: 1996-06-18
• 出版年（W3CDTF）: 1996-06-18
• タイトル（掲載誌）: DOI Technical Report
• 巻号年月日等（掲載誌）: 126
• 掲載巻: 126
• 本文の言語コード: eng
• 件名標目: Cone-like domains; Learning algorithm; Autoassociative memory networks; Extended domains of attraction; Pattern recognition
• 対象利用者: 一般
• 一般注記: 出版タイプ： AM
• オンライン閲覧公開範囲: インターネット公開
• 関連情報: DOI Technical Report || 126 || p1-9; http://www.i.kyushu-u.ac.jp/research/report.html
• 連携機関・データベース: 国立情報学研究所 : 学術機関リポジトリデータベース（IRDB）（機関リポジトリ）; https://irdb.nii.ac.jp
• 提供元機関・データベース: 九州大学学術情報リポジトリ(QIR); https://www.lib.kyushu-u.ac.jp/papers

• 要約等: A learning algorithm for single layer perceptrons is proposed. First, cone-like domains, each of which i s mapped by the perceptron network into almos...