Theoretical construction and control of deep learning based on the geometry of hierarchical models
基于层次模型几何的深度学习理论构建与控制
基本信息
- 批准号:17H07390
- 负责人:
- 金额:$ 1.91万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
- 财政年份:2017
- 资助国家:日本
- 起止时间:2017-08-25 至 2019-03-31
- 项目状态:已结题
- 来源:
- 关键词:
项目摘要
项目成果
期刊论文数量(20)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
ランダム深層ニューラルネットワークにおけるFisher情報行列の巨視的理論
随机深度神经网络中Fisher信息矩阵的宏观理论
- DOI:
- 发表时间:2018
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:唐木田亮;赤穂昭太郎;甘利俊一
- 通讯作者:甘利俊一
Theoretical analysis of RBMs with Gaussian visible units - Dynamical analysis and Riemannian optimization -
高斯可见单元 RBM 的理论分析 - 动力学分析和黎曼优化 -
- DOI:
- 发表时间:2018
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:唐木田亮;赤穂昭太郎;甘利俊一;唐木田亮;唐木田亮;Ryo Karakida
- 通讯作者:Ryo Karakida
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Karakida Ryo其他文献
認知症plus地域共生社会 つながり支え合うまちづくりのために私たちができること
痴呆症加社区共存社会:我们可以做些什么来创建一个相互联系和支持的社区
- DOI:
- 发表时间:
2022 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Nagano Yoshihiro;Karakida Ryo;Okada Masato;近藤尚己・五十嵐歩 編 - 通讯作者:
近藤尚己・五十嵐歩 編
Understanding approximate Fisher information for fast convergence of natural gradient descent in wide neural networks*
了解宽神经网络中自然梯度下降快速收敛的近似 Fisher 信息*
- DOI:
10.1088/1742-5468/ac3ae3 - 发表时间:
2021 - 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:
Karakida Ryo;Osawa Kazuki - 通讯作者:
Osawa Kazuki
Karakida Ryo的其他文献
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Mathematical Foundations of Random Deep Neural Networks and their applications to machine-learning problems
随机深度神经网络的数学基础及其在机器学习问题中的应用
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利用速度势能整形方法和机器学习发展航天器控制理论
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无处不在的机器学习社会中的隐私保护基础设施
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$ 1.91万 - 项目类别:
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23K22762 - 财政年份:2024
- 资助金额:
$ 1.91万 - 项目类别:
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