Development of fast machine learning methods based on combinations of different computational models

基于不同计算模型组合的快速机器学习方法的开发

基本信息

批准号：
20K11882
负责人：
TANAKA GOUHEI
金额：
$ 2.75万
依托单位：
The University of Tokyo
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2020
资助国家：
日本
起止时间：
2020-04-01 至 2023-03-31
项目状态：
已结题

项目摘要

项目成果

期刊论文数量（32）

专著数量（0）

科研奖励数量（0）

会议论文数量（0）

专利数量（0）

Transfer-RLS method and transfer-FORCE learning for simple and fast training of reservoir computing models

Transfer-RLS方法和transfer-FORCE学习用于简单快速地训练油藏计算模型

DOI：
10.1016/j.neunet.2021.06.031
发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
7.8
作者：
Hiroto Tamura;Gouhei Tanaka
通讯作者：
Gouhei Tanaka

リザバーコンピューティングの基礎と実装

储层计算的基础和实现

DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
田中剛平
通讯作者：
田中剛平

2022 roadmap on neuromorphic computing and engineering

2022 年神经形态计算和工程路线图

DOI：
10.1088/2634-4386/ac4a83
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
Christensen Dennis V et al.
通讯作者：
Christensen Dennis V et al.

AIによる複雑ダイナミクスのパターン認識

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DOI：
发表时间：
2023
期刊：
影响因子：
0
作者：
田中剛平
通讯作者：
田中剛平

リワードマシンを用いる強化学習手法の計算性能とタスク難易度の関係

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DOI：
发表时间：
2022
期刊：
影响因子：
0
作者：
渡邊隆二;田中剛平
通讯作者：
田中剛平

DOI：
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TANAKA GOUHEI其他文献

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相似海外基金

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资助金额：
$ 2.75万
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