Research on performance of deep learning performance based on random matrix theory
Research on performance of deep learning performance based on random matrix theory
基于随机矩阵理论的深度学习性能研究
批准号：
17K19989
负责人：
Taki Masato
金额：
$3.99万
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Challenging Research (Exploratory)
财政年份：
2017
资助国家：
日本
项目状态：
已结题
起止时间：
2017-06-30 至 2020-03-31
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DOI：
10.1016/j.nima.2020.164034
发表时间：
2020
期刊：
NIM-A
影响因子：
--
作者：
[Yamanishi Hirokuni, Ito Tetsuo, Hosono Makoto, Sato,S.; Kataoka,J.; Kotoku,J.; Taki,M.; Oyama,A.; Tagawa,L.; Fujieda,K.; Nishi,F.; Toyoda,T.;]
通讯作者：
Sato,S.; Kataoka,J.; Kotoku,J.; Taki,M.; Oyama,A.; Tagawa,L.; Fujieda,K.; Nishi,F.; Toyoda,T.;
深層学習の応用二例：腫瘍組織画像と脳神経活動の解析について
深度学习的两大应用：肿瘤组织图像分析和脑神经活动分析
深度学习的两大应用：肿瘤组织图像分析和脑神经活动分析
DOI：
--
发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
--
作者：
[Mori F, Kikuchi K, Kotani K, Jimbo Y, 瀧雅人]
通讯作者：
瀧雅人
騙されるAI
人工智能被愚弄
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DOI：
--
发表时间：
期刊：
影响因子：
--
作者：
[]
通讯作者：
これならわかる深層学習入門
通过本指南您可以了解深度学习的介绍
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DOI：
--
发表时间：
2017
期刊：
影响因子：
--
作者：
[菊池恵吾, 森史奈, 小谷潔, 神保泰彦, 瀧雅人]
通讯作者：
瀧雅人
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