ニューラルネットワーク (Japanese Wikipedia)
Analysis of information sources in references of the Wikipedia article "ニューラルネットワーク" in Japanese language version.
refsWebsite
Global rank
Japanese rank
1st place
1st place
5th place
19th place
14th place
320th place
18th place
107th place
low place
low place
low place
low place
934th place
57th place
1,343rd place
2,824th place
6th place
146th place
3rd place
61st place
149th place
558th place
102nd place
78th place
low place
low place
low place
low place
153rd place
260th place
274th place
596th place
1,425th place
5,216th place
610th place
915th place
low place
low place
234th place
363rd place
731st place
1,777th place
938th place
6,114th place
1,734th place
6,532nd place
low place
low place
43rd place
1,892nd place
179th place
608th place
857th place
1,005th place
low place
low place
243rd place
1,140th place
low place
low place
low place
low place
low place
low place
low place
low place
4,667th place
9,356th place
8,759th place
618th place
low place
low place
2,503rd place
2,605th place
archive.org
- Stigler, Stephen M. (1986). The History of Statistics: The Measurement of Uncertainty before 1900. Cambridge: Harvard. ISBN 0-674-40340-1
- Smolensky, Paul (1986). “Chapter 6: Information Processing in Dynamical Systems: Foundations of Harmony Theory”. In Rumelhart, David E.; McLelland, James L.. Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition, Volume 1: Foundations. MIT Press. pp. 194–281. ISBN 0-262-68053-X. オリジナルの2023-07-14時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。
- Schmidhuber, Jürgen (1992). “Learning to control fast-weight memories: an alternative to recurrent nets.”. Neural Computation 4 (1): 131–139. doi:10.1162/neco.1992.4.1.131.
archive.today
- McCulloch, Warren S.; Pitts, Walter (December 1943). “A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity”. The Bulletin of Mathematical Biophysics 5 (4): 115–133. doi:10.1007/BF02478259. ISSN 0007-4985. オリジナルの2024-10-12時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Anderson, James A., ed (2000) (英語). Talking Nets: An Oral History of Neural Networks. The MIT Press. doi:10.7551/mitpress/6626.003.0016. ISBN 978-0-262-26715-1. オリジナルの2024-10-12時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。
- Fukushima, Kunihiko; Miyake, Sei (1 January 1982). “Neocognitron: A new algorithm for pattern recognition tolerant of deformations and shifts in position”. Pattern Recognition 15 (6): 455–469. Bibcode: 1982PatRe..15..455F. doi:10.1016/0031-3203(82)90024-3. ISSN 0031-3203. オリジナルの2024-10-12時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Amari, S.-I. (November 1972). “Learning Patterns and Pattern Sequences by Self-Organizing Nets of Threshold Elements”. IEEE Transactions on Computers C-21 (11): 1197–1206. doi:10.1109/T-C.1972.223477. ISSN 0018-9340. オリジナルの2024-10-12時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Espinosa-Sanchez, Juan Manuel; Gomez-Marin, Alex; de Castro, Fernando (5 July 2023). “The Importance of Cajal's and Lorente de Nó's Neuroscience to the Birth of Cybernetics” (英語). The Neuroscientist 31 (1): 14–30. doi:10.1177/10738584231179932. hdl:10261/348372. ISSN 1073-8584. PMID 37403768. オリジナルの2024-10-12時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- “reverberating circuit”. Oxford Reference. 2024年10月12日時点のオリジナルよりアーカイブ。2025年6月20日閲覧。
- Linn, Allison (2015年12月10日). “Microsoft researchers win ImageNet computer vision challenge” (英語). The AI Blog. 2023年5月21日時点のオリジナルよりアーカイブ。2025年6月20日閲覧。
arxiv.org
- Schmidhuber, Jürgen (2022). “Annotated History of Modern AI and Deep Learning”. arXiv:2212.11279 [cs.NE].
- Sonoda, Sho; Murata, Noboru (2017). “Neural network with unbounded activation functions is universal approximator”. Applied and Computational Harmonic Analysis 43 (2): 233–268. arXiv:1505.03654. doi:10.1016/j.acha.2015.12.005.
- Ramachandran, Prajit; Barret, Zoph; Quoc, V. Le (16 October 2017). “Searching for Activation Functions”. arXiv:1710.05941 [cs.NE].
- Schmidhuber, J. (2015). “Deep Learning in Neural Networks: An Overview”. Neural Networks 61: 85–117. arXiv:1404.7828. doi:10.1016/j.neunet.2014.09.003. PMID 25462637.
- Cireşan, Dan Claudiu; Meier, Ueli; Gambardella, Luca Maria; Schmidhuber, Jürgen (21 September 2010). “Deep, Big, Simple Neural Nets for Handwritten Digit Recognition”. Neural Computation 22 (12): 3207–3220. arXiv:1003.0358. doi:10.1162/neco_a_00052. ISSN 0899-7667. PMID 20858131.
- Ciresan, D.; Meier, U.; Schmidhuber, J. (2012). “Multi-column deep neural networks for image classification”. 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. pp. 3642–3649. arXiv:1202.2745. doi:10.1109/cvpr.2012.6248110. ISBN 978-1-4673-1228-8
- Simonyan, Karen; Andrew, Zisserman (2014). “Very Deep Convolution Networks for Large Scale Image Recognition”. arXiv:1409.1556 [cs.CV].
- Szegedy, Christian (2015). “Going deeper with convolutions”. Cvpr2015. arXiv:1409.4842. オリジナルの2024-09-30時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Ng, Andrew; Dean, Jeff (2012). “Building High-level Features Using Large Scale Unsupervised Learning”. arXiv:1112.6209 [cs.LG].
- Schmidhuber, Jürgen (2020). “Generative Adversarial Networks are Special Cases of Artificial Curiosity (1990) and also Closely Related to Predictability Minimization (1991)” (英語). Neural Networks 127: 58–66. arXiv:1906.04493. doi:10.1016/j.neunet.2020.04.008. PMID 32334341.
- Karras, T.; Aila, T.; Laine, S.; Lehtinen, J. (26 February 2018). “Progressive Growing of GANs for Improved Quality, Stability, and Variation”. arXiv:1710.10196 [cs.NE].
- Sohl-Dickstein, Jascha; Weiss, Eric; Maheswaranathan, Niru; Ganguli, Surya (1 June 2015). “Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics” (英語). Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning (PMLR) 37: 2256–2265. arXiv:1503.03585. オリジナルの2024-09-21時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Simonyan, Karen; Zisserman, Andrew (10 April 2015), Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition, arXiv:1409.1556
- He, Kaiming; Zhang, Xiangyu; Ren, Shaoqing; Sun, Jian (2016). “Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification”. arXiv:1502.01852 [cs.CV].
- He, Kaiming; Zhang, Xiangyu; Ren, Shaoqing; Sun, Jian (10 December 2015). Deep Residual Learning for Image Recognition. arXiv:1512.03385.
- Srivastava, Rupesh Kumar; Greff, Klaus; Schmidhuber, Jürgen (2 May 2015). “Highway Networks”. arXiv:1505.00387 [cs.LG].
- He, Kaiming; Zhang, Xiangyu; Ren, Shaoqing; Sun, Jian (2016). “Deep Residual Learning for Image Recognition”. 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE. pp. 770–778. arXiv:1512.03385. doi:10.1109/CVPR.2016.90. ISBN 978-1-4673-8851-1. オリジナルの2024-10-07時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。
- Sutskever, Ilya; Vinyals, Oriol; Le, Quoc Viet (2014). “Sequence to sequence learning with neural networks”. arXiv:1409.3215 [cs.CL].
- Cho, Kyunghyun; van Merrienboer, Bart; Gulcehre, Caglar; Bahdanau, Dzmitry; Bougares, Fethi; Schwenk, Holger; Bengio, Yoshua (3 June 2014). “Learning Phrase Representations using RNN Encoder-Decoder for Statistical Machine Translation”. arXiv:1406.1078 [cs.CL].
- Vaswani, Ashish; Shazeer, Noam; Parmar, Niki; Uszkoreit, Jakob; Jones, Llion; Gomez, Aidan N.; Kaiser, Lukasz; Polosukhin, Illia (12 June 2017). “Attention Is All You Need”. arXiv:1706.03762 [cs.CL].
- Vaswani, Ashish; Shazeer, Noam; Parmar, Niki; Uszkoreit, Jakob; Jones, Llion; Gomez, Aidan N.; Kaiser, Lukasz; Polosukhin, Illia (2017-12-05). “Attention Is All You Need”. arXiv:1706.03762 [cs].
- starting from a low resolution, we add new layers that model increasingly fine details as training progresses. This both speeds the training up and greatly stabilizes it PGGAN paper
- "making normalization a part of the model architecture and performing the normalization for each training mini-batch." Sergey Ioffe, et. al.. (2015)
books.google.com
- Leibniz, Gottfried Wilhelm Freiherr von (1920) (英語). The Early Mathematical Manuscripts of Leibniz: Translated from the Latin Texts Published by Carl Immanuel Gerhardt with Critical and Historical Notes (Leibniz published the chain rule in a 1676 memoir). Open court publishing Company. ISBN 9780598818461
- Hochreiter, S. (15 January 2001). “Gradient flow in recurrent nets: the difficulty of learning long-term dependencies”. A Field Guide to Dynamical Recurrent Networks. John Wiley & Sons. ISBN 978-0-7803-5369-5. オリジナルの2024-05-19時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。
core.ac.uk
- Bozinovski, S. (2014) "Modeling mechanisms of cognition-emotion interaction in artificial neural networks, since 1981" Procedia Computer Science p. 255-263 (https://core.ac.uk/download/pdf/81973924.pdf Archived 2019-03-23 at the Wayback Machine.)
deeplearningbook.org
- Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville (2016). Deep Learning. MIT Press. オリジナルの16 April 2016時点におけるアーカイブ。 2016年6月1日閲覧。
degruyter.com
- Kleene, S.C. (1956年). “Representation of Events in Nerve Nets and Finite Automata”. Annals of Mathematics Studies (Princeton University Press) (34): pp. 3–41. オリジナルの2024年5月19日時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。
doi.org
- Stigler, Stephen M. (1981). “Gauss and the Invention of Least Squares”. Ann. Stat. 9 (3): 465–474. doi:10.1214/aos/1176345451.
- McCulloch, Warren S.; Pitts, Walter (December 1943). “A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity”. The Bulletin of Mathematical Biophysics 5 (4): 115–133. doi:10.1007/BF02478259. ISSN 0007-4985. オリジナルの2024-10-12時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Farley, B.G.; W.A. Clark (1954). “Simulation of Self-Organizing Systems by Digital Computer”. IRE Transactions on Information Theory 4 (4): 76–84. doi:10.1109/TIT.1954.1057468.
- Rochester, N.; J.H. Holland; L.H. Habit; W.L. Duda (1956). “Tests on a cell assembly theory of the action of the brain, using a large digital computer”. IRE Transactions on Information Theory 2 (3): 80–93. doi:10.1109/TIT.1956.1056810.
- Rosenblatt, F. (1958). “The Perceptron: A Probabilistic Model For Information Storage And Organization in the Brain”. Psychological Review 65 (6): 386–408. doi:10.1037/h0042519. PMID 13602029.
- Olazaran, Mikel (1996). “A Sociological Study of the Official History of the Perceptrons Controversy”. Social Studies of Science 26 (3): 611–659. doi:10.1177/030631296026003005. JSTOR 285702.
- Ivakhnenko, A.G. (March 1970). “Heuristic self-organization in problems of engineering cybernetics” (英語). Automatica 6 (2): 207–219. doi:10.1016/0005-1098(70)90092-0. オリジナルの2024-08-12時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Ivakhnenko, Alexey (1971). “Polynomial theory of complex systems”. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics SMC-1 (4): 364–378. doi:10.1109/TSMC.1971.4308320. オリジナルの2017-08-29時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Robbins, H.; Monro, S. (1951). “A Stochastic Approximation Method”. The Annals of Mathematical Statistics 22 (3): 400. doi:10.1214/aoms/1177729586.
- Fukushima, K. (1969). “Visual feature extraction by a multilayered network of analog threshold elements”. IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics 5 (4): 322–333. doi:10.1109/TSSC.1969.300225.
- Sonoda, Sho; Murata, Noboru (2017). “Neural network with unbounded activation functions is universal approximator”. Applied and Computational Harmonic Analysis 43 (2): 233–268. arXiv:1505.03654. doi:10.1016/j.acha.2015.12.005.
- Fukushima, K. (1979). “Neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position—Neocognitron”. Trans. IECE (In Japanese) J62-A (10): 658–665. doi:10.1007/bf00344251. PMID 7370364.
- Fukushima, K. (1980). “Neocognitron: A self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position”. Biol. Cybern. 36 (4): 193–202. doi:10.1007/bf00344251. PMID 7370364.
- Schmidhuber, J. (2015). “Deep Learning in Neural Networks: An Overview”. Neural Networks 61: 85–117. arXiv:1404.7828. doi:10.1016/j.neunet.2014.09.003. PMID 25462637.
- Kelley, Henry J. (1960). “Gradient theory of optimal flight paths”. ARS Journal 30 (10): 947–954. doi:10.2514/8.5282.
- Linnainmaa, Seppo (1976). “Taylor expansion of the accumulated rounding error”. BIT Numerical Mathematics 16 (2): 146–160. doi:10.1007/bf01931367.
- Anderson, James A., ed (2000) (英語). Talking Nets: An Oral History of Neural Networks. The MIT Press. doi:10.7551/mitpress/6626.003.0016. ISBN 978-0-262-26715-1. オリジナルの2024-10-12時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。
- 小野田崇、染谷博司「ニューラルネット研究の温故知新と最適化手法の研究動向」『電気学会論文誌Ｃ』第130巻第1号、2010年、2-5頁。
- 國吉康夫「人工知能の将来と人間・社会」『科学技術社会論研究』第16巻、2018年、15-29頁。
- Rumelhart, David E.; Hinton, Geoffrey E.; Williams, Ronald J. (October 1986). “Learning representations by back-propagating errors” (英語). Nature 323 (6088): 533–536. Bibcode: 1986Natur.323..533R. doi:10.1038/323533a0. ISSN 1476-4687. オリジナルの2021-03-08時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Fukushima, Kunihiko; Miyake, Sei (1 January 1982). “Neocognitron: A new algorithm for pattern recognition tolerant of deformations and shifts in position”. Pattern Recognition 15 (6): 455–469. Bibcode: 1982PatRe..15..455F. doi:10.1016/0031-3203(82)90024-3. ISSN 0031-3203. オリジナルの2024-10-12時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- LeCun, Yann; Léon Bottou; Yoshua Bengio; Patrick Haffner (1998). “Gradient-based learning applied to document recognition”. Proceedings of the IEEE 86 (11): 2278–2324. doi:10.1109/5.726791. オリジナルの2023-10-30時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Zhang, Wei (1990). “Parallel distributed processing model with local space-invariant interconnections and its optical architecture”. Applied Optics 29 (32): 4790–7. Bibcode: 1990ApOpt..29.4790Z. doi:10.1364/AO.29.004790. PMID 20577468. オリジナルの2017-02-06時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Zhang, Wei (1991). “Image processing of human corneal endothelium based on a learning network”. Applied Optics 30 (29): 4211–7. Bibcode: 1991ApOpt..30.4211Z. doi:10.1364/AO.30.004211. PMID 20706526. オリジナルの2024-06-19時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Zhang, Wei (1994). “Computerized detection of clustered microcalcifications in digital mammograms using a shift-invariant artificial neural network”. Medical Physics 21 (4): 517–24. Bibcode: 1994MedPh..21..517Z. doi:10.1118/1.597177. PMID 8058017. オリジナルの2024-06-20時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Amari, S.-I. (November 1972). “Learning Patterns and Pattern Sequences by Self-Organizing Nets of Threshold Elements”. IEEE Transactions on Computers C-21 (11): 1197–1206. doi:10.1109/T-C.1972.223477. ISSN 0018-9340. オリジナルの2024-10-12時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Hopfield, J. J. (1982). “Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities”. Proceedings of the National Academy of Sciences 79 (8): 2554–2558. Bibcode: 1982PNAS...79.2554H. doi:10.1073/pnas.79.8.2554. PMC 346238. PMID 6953413.
- Espinosa-Sanchez, Juan Manuel; Gomez-Marin, Alex; de Castro, Fernando (5 July 2023). “The Importance of Cajal's and Lorente de Nó's Neuroscience to the Birth of Cybernetics” (英語). The Neuroscientist 31 (1): 14–30. doi:10.1177/10738584231179932. hdl:10261/348372. ISSN 1073-8584. PMID 37403768. オリジナルの2024-10-12時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Schmidhuber, Jürgen (1992). “Learning complex, extended sequences using the principle of history compression (based on TR FKI-148, 1991)”. Neural Computation 4 (2): 234–242. doi:10.1162/neco.1992.4.2.234. オリジナルの2024-09-14時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Hochreiter, Sepp; Schmidhuber, Jürgen (1 November 1997). “Long Short-Term Memory”. Neural Computation 9 (8): 1735–1780. doi:10.1162/neco.1997.9.8.1735. PMID 9377276.
- Gers, Felix; Schmidhuber, Jürgen; Cummins, Fred (1999). “Learning to forget: Continual prediction with LSTM”. 9th International Conference on Artificial Neural Networks: ICANN '99. 1999. pp. 850–855. doi:10.1049/cp:19991218. ISBN 0-85296-721-7
- Ackley, David H.; Hinton, Geoffrey E.; Sejnowski, Terrence J. (1 January 1985). “A learning algorithm for boltzmann machines”. Cognitive Science 9 (1): 147–169. doi:10.1016/S0364-0213(85)80012-4. ISSN 0364-0213. オリジナルの2024-09-17時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Peter, Dayan; Hinton, Geoffrey E.; Neal, Radford M.; Zemel, Richard S. (1995). “The Helmholtz machine.”. Neural Computation 7 (5): 889–904. doi:10.1162/neco.1995.7.5.889. hdl:21.11116/0000-0002-D6D3-E. PMID 7584891.
- Hinton, Geoffrey E.; Dayan, Peter; Frey, Brendan J.; Neal, Radford (26 May 1995). “The wake-sleep algorithm for unsupervised neural networks”. Science 268 (5214): 1158–1161. Bibcode: 1995Sci...268.1158H. doi:10.1126/science.7761831. PMID 7761831.
- Cireşan, Dan Claudiu; Meier, Ueli; Gambardella, Luca Maria; Schmidhuber, Jürgen (21 September 2010). “Deep, Big, Simple Neural Nets for Handwritten Digit Recognition”. Neural Computation 22 (12): 3207–3220. arXiv:1003.0358. doi:10.1162/neco_a_00052. ISSN 0899-7667. PMID 20858131.
- Ciresan, D. C.; Meier, U.; Masci, J.; Gambardella, L.M.; Schmidhuber, J. (2011). “Flexible, High Performance Convolutional Neural Networks for Image Classification”. International Joint Conference on Artificial Intelligence. doi:10.5591/978-1-57735-516-8/ijcai11-210. オリジナルの2014-09-29時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Ciresan, D.; Giusti, A.; Gambardella, L.M.; Schmidhuber, J. (2013). “Mitosis Detection in Breast Cancer Histology Images with Deep Neural Networks”. Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2013. Lecture Notes in Computer Science. 7908. pp. 411–418. doi:10.1007/978-3-642-40763-5_51. ISBN 978-3-642-38708-1. PMID 24579167
- Ciresan, D.; Meier, U.; Schmidhuber, J. (2012). “Multi-column deep neural networks for image classification”. 2012 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition. pp. 3642–3649. arXiv:1202.2745. doi:10.1109/cvpr.2012.6248110. ISBN 978-1-4673-1228-8
- Schmidhuber, Jürgen (2020). “Generative Adversarial Networks are Special Cases of Artificial Curiosity (1990) and also Closely Related to Predictability Minimization (1991)” (英語). Neural Networks 127: 58–66. arXiv:1906.04493. doi:10.1016/j.neunet.2020.04.008. PMID 32334341.
- He, Kaiming; Zhang, Xiangyu; Ren, Shaoqing; Sun, Jian (2016). “Deep Residual Learning for Image Recognition”. 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE. pp. 770–778. arXiv:1512.03385. doi:10.1109/CVPR.2016.90. ISBN 978-1-4673-8851-1. オリジナルの2024-10-07時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。
- Schmidhuber, Jürgen (1992). “Learning to control fast-weight memories: an alternative to recurrent nets.”. Neural Computation 4 (1): 131–139. doi:10.1162/neco.1992.4.1.131.
- Wolf, Thomas; Debut, Lysandre; Sanh, Victor; Chaumond, Julien; Delangue, Clement; Moi, Anthony; Cistac, Pierric; Rault, Tim et al. (2020). “Transformers: State-of-the-Art Natural Language Processing”. Proceedings of the 2020 Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing: System Demonstrations. pp. 38–45. doi:10.18653/v1/2020.emnlp-demos.6
- 渡邉正峰「意識の宿る機械をつくる ─甘利俊一の取り損ねたノーベル賞と今後の課題─」『科学哲学』第57巻第2号、2024年、13-20頁。
- 石川眞澄「コネクショニズムと学習」『認知科学の発展』第4巻、1991年、51-77頁。
- 植木一也「映像検索におけるディープラーニング」『日本神経回路学会誌』第24巻第1号、2017年、13-26頁。
- 中原龍一「人工知能の歩み」『岡山医学会雑誌』第132巻第3号、2020年、144-147頁。
- Yu, Yong; Si, Xiaosheng; Hu, Changhua; Zhang, Jianxun (2019-07-01). “A Review of Recurrent Neural Networks: LSTM Cells and Network Architectures”. Neural Computation 31 (7): 1235–1270. doi:10.1162/neco_a_01199. ISSN 0899-7667.
drive.google.com
- Zhang, Wei (1988). “Shift-invariant pattern recognition neural network and its optical architecture”. Proceedings of Annual Conference of the Japan Society of Applied Physics. オリジナルの2020-06-23時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Zhang, Wei (1990). “Parallel distributed processing model with local space-invariant interconnections and its optical architecture”. Applied Optics 29 (32): 4790–7. Bibcode: 1990ApOpt..29.4790Z. doi:10.1364/AO.29.004790. PMID 20577468. オリジナルの2017-02-06時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Zhang, Wei (1991). “Image processing of human corneal endothelium based on a learning network”. Applied Optics 30 (29): 4211–7. Bibcode: 1991ApOpt..30.4211Z. doi:10.1364/AO.30.004211. PMID 20706526. オリジナルの2024-06-19時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Zhang, Wei (1994). “Computerized detection of clustered microcalcifications in digital mammograms using a shift-invariant artificial neural network”. Medical Physics 21 (4): 517–24. Bibcode: 1994MedPh..21..517Z. doi:10.1118/1.597177. PMID 8058017. オリジナルの2024-06-20時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
elsevier.com
linkinghub.elsevier.com
- Ivakhnenko, A.G. (March 1970). “Heuristic self-organization in problems of engineering cybernetics” (英語). Automatica 6 (2): 207–219. doi:10.1016/0005-1098(70)90092-0. オリジナルの2024-08-12時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
extremetech.com
- Qualcomm’s cognitive compute processors are coming to Snapdragon 820 ExtremeTech 2015年3月2日
gmdh.net
- Ivakhnenko, Alexey (1971). “Polynomial theory of complex systems”. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics SMC-1 (4): 364–378. doi:10.1109/TSMC.1971.4308320. オリジナルの2017-08-29時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
google.co.jp
books.google.co.jp
- Hebb, Donald (1949). The Organization of Behavior. New York: Wiley. ISBN 978-1-135-63190-1
- Werbos, P.J. (1975). Beyond Regression: New Tools for Prediction and Analysis in the Behavioral Sciences
- Ivakhnenko, A. G.; Lapa, V. G. (1967). Cybernetics and Forecasting Techniques. American Elsevier Publishing Co.. ISBN 978-0-444-00020-0
- Minsky, Marvin; Papert, Seymour (1969). Perceptrons: An Introduction to Computational Geometry. MIT Press. ISBN 978-0-262-63022-1
googleusercontent.com
static.googleusercontent.com
- Szegedy, Christian (2015). “Going deeper with convolutions”. Cvpr2015. arXiv:1409.4842. オリジナルの2024-09-30時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
handle.net
hdl.handle.net
- Espinosa-Sanchez, Juan Manuel; Gomez-Marin, Alex; de Castro, Fernando (5 July 2023). “The Importance of Cajal's and Lorente de Nó's Neuroscience to the Birth of Cybernetics” (英語). The Neuroscientist 31 (1): 14–30. doi:10.1177/10738584231179932. hdl:10261/348372. ISSN 1073-8584. PMID 37403768. オリジナルの2024-10-12時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Peter, Dayan; Hinton, Geoffrey E.; Neal, Radford M.; Zemel, Richard S. (1995). “The Helmholtz machine.”. Neural Computation 7 (5): 889–904. doi:10.1162/neco.1995.7.5.889. hdl:21.11116/0000-0002-D6D3-E. PMID 7584891.
harvard.edu
ui.adsabs.harvard.edu
- Rumelhart, David E.; Hinton, Geoffrey E.; Williams, Ronald J. (October 1986). “Learning representations by back-propagating errors” (英語). Nature 323 (6088): 533–536. Bibcode: 1986Natur.323..533R. doi:10.1038/323533a0. ISSN 1476-4687. オリジナルの2021-03-08時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Fukushima, Kunihiko; Miyake, Sei (1 January 1982). “Neocognitron: A new algorithm for pattern recognition tolerant of deformations and shifts in position”. Pattern Recognition 15 (6): 455–469. Bibcode: 1982PatRe..15..455F. doi:10.1016/0031-3203(82)90024-3. ISSN 0031-3203. オリジナルの2024-10-12時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Zhang, Wei (1990). “Parallel distributed processing model with local space-invariant interconnections and its optical architecture”. Applied Optics 29 (32): 4790–7. Bibcode: 1990ApOpt..29.4790Z. doi:10.1364/AO.29.004790. PMID 20577468. オリジナルの2017-02-06時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Zhang, Wei (1991). “Image processing of human corneal endothelium based on a learning network”. Applied Optics 30 (29): 4211–7. Bibcode: 1991ApOpt..30.4211Z. doi:10.1364/AO.30.004211. PMID 20706526. オリジナルの2024-06-19時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Zhang, Wei (1994). “Computerized detection of clustered microcalcifications in digital mammograms using a shift-invariant artificial neural network”. Medical Physics 21 (4): 517–24. Bibcode: 1994MedPh..21..517Z. doi:10.1118/1.597177. PMID 8058017. オリジナルの2024-06-20時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Hopfield, J. J. (1982). “Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities”. Proceedings of the National Academy of Sciences 79 (8): 2554–2558. Bibcode: 1982PNAS...79.2554H. doi:10.1073/pnas.79.8.2554. PMC 346238. PMID 6953413.
- Hinton, Geoffrey E.; Dayan, Peter; Frey, Brendan J.; Neal, Radford (26 May 1995). “The wake-sleep algorithm for unsupervised neural networks”. Science 268 (5214): 1158–1161. Bibcode: 1995Sci...268.1158H. doi:10.1126/science.7761831. PMID 7761831.
idsia.ch
people.idsia.ch
- Schmidhuber, Juergen (2014年10月25日). “Who Invented Backpropagation?”. IDSIA, Switzerland. 2024年7月30日時点のオリジナルよりアーカイブ。2025年6月20日閲覧。
- Schmidhuber, Jürgen (April 1991). “Neural Sequence Chunkers”. TR FKI-148, TU Munich. オリジナルの2024-09-14時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- S. Hochreiter., "Untersuchungen zu dynamischen neuronalen Netzen", Archived 2015-03-06 at the Wayback Machine., Diploma thesis. Institut f. Informatik, Technische Univ. Munich. Advisor: J. Schmidhuber, 1991.
sferics.idsia.ch
- Schmidhuber, Jürgen (1992). “Learning complex, extended sequences using the principle of history compression (based on TR FKI-148, 1991)”. Neural Computation 4 (2): 234–242. doi:10.1162/neco.1992.4.2.234. オリジナルの2024-09-14時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Schmidhuber, Jürgen (1993). Habilitation thesis: System modeling and optimization. オリジナルの2024-08-07時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。 Page 150 ff demonstrates credit assignment across the equivalent of 1,200 layers in an unfolded RNN.
ieee.org
ieeexplore.ieee.org
- Amari, S.-I. (November 1972). “Learning Patterns and Pattern Sequences by Self-Organizing Nets of Threshold Elements”. IEEE Transactions on Computers C-21 (11): 1197–1206. doi:10.1109/T-C.1972.223477. ISSN 0018-9340. オリジナルの2024-10-12時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- He, Kaiming; Zhang, Xiangyu; Ren, Shaoqing; Sun, Jian (2016). “Deep Residual Learning for Image Recognition”. 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE. pp. 770–778. arXiv:1512.03385. doi:10.1109/CVPR.2016.90. ISBN 978-1-4673-8851-1. オリジナルの2024-10-07時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。
ijcai.org
- Ciresan, D. C.; Meier, U.; Masci, J.; Gambardella, L.M.; Schmidhuber, J. (2011). “Flexible, High Performance Convolutional Neural Networks for Image Classification”. International Joint Conference on Artificial Intelligence. doi:10.5591/978-1-57735-516-8/ijcai11-210. オリジナルの2014-09-29時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
jstor.org
- Olazaran, Mikel (1996). “A Sociological Study of the Official History of the Perceptrons Controversy”. Social Studies of Science 26 (3): 611–659. doi:10.1177/030631296026003005. JSTOR 285702.
kit.edu
isl.anthropomatik.kit.edu
- Waibel, Alex (December 1987). Phoneme Recognition Using Time-Delay Neural Networks (PDF). Meeting of the Institute of Electrical, Information and Communication Engineers (IEICE). Tokyo, Japan. 2024年9月17日時点のオリジナルよりアーカイブ (PDF). 2025年6月20日閲覧.
kurzweilai.net
- 2012 Kurzweil AI Interview Archived 2018-08-31 at the Wayback Machine. with Juergen Schmidhuber on the eight competitions won by his Deep Learning team 2009–2012
- “How bio-inspired deep learning keeps winning competitions”. kurzweilai.net. 2018年8月31日時点のオリジナルよりアーカイブ。2025年6月20日閲覧。
lecun.com
yann.lecun.com
- LeCun, Yann; Léon Bottou; Yoshua Bengio; Patrick Haffner (1998). “Gradient-based learning applied to document recognition”. Proceedings of the IEEE 86 (11): 2278–2324. doi:10.1109/5.726791. オリジナルの2023-10-30時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Yann Le Cun (June 1989). Generalization and Network Design Strategies.
microsoft.com
blogs.microsoft.com
- Linn, Allison (2015年12月10日). “Microsoft researchers win ImageNet computer vision challenge” (英語). The AI Blog. 2023年5月21日時点のオリジナルよりアーカイブ。2025年6月20日閲覧。
learn.microsoft.com
- "Direct Machine Learning (DirectML) is a low-level API for machine learning." Direct Machine Learning (DirectML). Microsoft.
mit.edu
direct.mit.edu
- Anderson, James A., ed (2000) (英語). Talking Nets: An Oral History of Neural Networks. The MIT Press. doi:10.7551/mitpress/6626.003.0016. ISBN 978-0-262-26715-1. オリジナルの2024-10-12時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。
mlr.press
proceedings.mlr.press
- Sohl-Dickstein, Jascha; Weiss, Eric; Maheswaranathan, Niru; Ganguli, Surya (1 June 2015). “Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics” (英語). Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning (PMLR) 37: 2256–2265. arXiv:1503.03585. オリジナルの2024-09-21時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
nature.com
- Rumelhart, David E.; Hinton, Geoffrey E.; Williams, Ronald J. (October 1986). “Learning representations by back-propagating errors” (英語). Nature 323 (6088): 533–536. Bibcode: 1986Natur.323..533R. doi:10.1038/323533a0. ISSN 1476-4687. オリジナルの2021-03-08時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
nih.gov
pubmed.ncbi.nlm.nih.gov
- Rosenblatt, F. (1958). “The Perceptron: A Probabilistic Model For Information Storage And Organization in the Brain”. Psychological Review 65 (6): 386–408. doi:10.1037/h0042519. PMID 13602029.
- Fukushima, K. (1979). “Neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position—Neocognitron”. Trans. IECE (In Japanese) J62-A (10): 658–665. doi:10.1007/bf00344251. PMID 7370364.
- Fukushima, K. (1980). “Neocognitron: A self-organizing neural network model for a mechanism of pattern recognition unaffected by shift in position”. Biol. Cybern. 36 (4): 193–202. doi:10.1007/bf00344251. PMID 7370364.
- Schmidhuber, J. (2015). “Deep Learning in Neural Networks: An Overview”. Neural Networks 61: 85–117. arXiv:1404.7828. doi:10.1016/j.neunet.2014.09.003. PMID 25462637.
- Zhang, Wei (1990). “Parallel distributed processing model with local space-invariant interconnections and its optical architecture”. Applied Optics 29 (32): 4790–7. Bibcode: 1990ApOpt..29.4790Z. doi:10.1364/AO.29.004790. PMID 20577468. オリジナルの2017-02-06時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Zhang, Wei (1991). “Image processing of human corneal endothelium based on a learning network”. Applied Optics 30 (29): 4211–7. Bibcode: 1991ApOpt..30.4211Z. doi:10.1364/AO.30.004211. PMID 20706526. オリジナルの2024-06-19時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Zhang, Wei (1994). “Computerized detection of clustered microcalcifications in digital mammograms using a shift-invariant artificial neural network”. Medical Physics 21 (4): 517–24. Bibcode: 1994MedPh..21..517Z. doi:10.1118/1.597177. PMID 8058017. オリジナルの2024-06-20時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Hopfield, J. J. (1982). “Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities”. Proceedings of the National Academy of Sciences 79 (8): 2554–2558. Bibcode: 1982PNAS...79.2554H. doi:10.1073/pnas.79.8.2554. PMC 346238. PMID 6953413.
- Espinosa-Sanchez, Juan Manuel; Gomez-Marin, Alex; de Castro, Fernando (5 July 2023). “The Importance of Cajal's and Lorente de Nó's Neuroscience to the Birth of Cybernetics” (英語). The Neuroscientist 31 (1): 14–30. doi:10.1177/10738584231179932. hdl:10261/348372. ISSN 1073-8584. PMID 37403768. オリジナルの2024-10-12時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Hochreiter, Sepp; Schmidhuber, Jürgen (1 November 1997). “Long Short-Term Memory”. Neural Computation 9 (8): 1735–1780. doi:10.1162/neco.1997.9.8.1735. PMID 9377276.
- Peter, Dayan; Hinton, Geoffrey E.; Neal, Radford M.; Zemel, Richard S. (1995). “The Helmholtz machine.”. Neural Computation 7 (5): 889–904. doi:10.1162/neco.1995.7.5.889. hdl:21.11116/0000-0002-D6D3-E. PMID 7584891.
- Hinton, Geoffrey E.; Dayan, Peter; Frey, Brendan J.; Neal, Radford (26 May 1995). “The wake-sleep algorithm for unsupervised neural networks”. Science 268 (5214): 1158–1161. Bibcode: 1995Sci...268.1158H. doi:10.1126/science.7761831. PMID 7761831.
- Cireşan, Dan Claudiu; Meier, Ueli; Gambardella, Luca Maria; Schmidhuber, Jürgen (21 September 2010). “Deep, Big, Simple Neural Nets for Handwritten Digit Recognition”. Neural Computation 22 (12): 3207–3220. arXiv:1003.0358. doi:10.1162/neco_a_00052. ISSN 0899-7667. PMID 20858131.
- Ciresan, D.; Giusti, A.; Gambardella, L.M.; Schmidhuber, J. (2013). “Mitosis Detection in Breast Cancer Histology Images with Deep Neural Networks”. Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention – MICCAI 2013. Lecture Notes in Computer Science. 7908. pp. 411–418. doi:10.1007/978-3-642-40763-5_51. ISBN 978-3-642-38708-1. PMID 24579167
- Schmidhuber, Jürgen (2020). “Generative Adversarial Networks are Special Cases of Artificial Curiosity (1990) and also Closely Related to Predictability Minimization (1991)” (英語). Neural Networks 127: 58–66. arXiv:1906.04493. doi:10.1016/j.neunet.2020.04.008. PMID 32334341.
ncbi.nlm.nih.gov
- Hopfield, J. J. (1982). “Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities”. Proceedings of the National Academy of Sciences 79 (8): 2554–2558. Bibcode: 1982PNAS...79.2554H. doi:10.1073/pnas.79.8.2554. PMC 346238. PMID 6953413.
pmc.ncbi.nlm.nih.gov
- Hopfield, J. J. (1982). “Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities”. Proceedings of the National Academy of Sciences 79 (8): 2554–2558. Bibcode: 1982PNAS...79.2554H. doi:10.1073/pnas.79.8.2554. PMC 346238. PMID 6953413.
nips.cc
papers.nips.cc
- Ciresan, Dan; Giusti, Alessandro; Gambardella, Luca M.; Schmidhuber, Jürgen (2012). Pereira, F.. ed. Advances in Neural Information Processing Systems 25. Curran Associates, Inc.. pp. 2843–2851. オリジナルの2017-08-09時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。
- Goodfellow, Ian; Pouget-Abadie, Jean; Mirza, Mehdi; Xu, Bing; Warde-Farley, David; Ozair, Sherjil; Courville, Aaron; Bengio, Yoshua (2014). Generative Adversarial Networks (PDF). Proceedings of the International Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2014). pp. 2672–2680. 2019年11月22日時点のオリジナルよりアーカイブ (PDF). 2025年6月20日閲覧.
- Homma, Toshiteru; Les Atlas; Robert Marks II (1988). “An Artificial Neural Network for Spatio-Temporal Bipolar Patters: Application to Phoneme Classification”. Advances in Neural Information Processing Systems 1: 31–40.
nvidia.com
developer.nvidia.com
- "TensorRT can optimize and deploy applications to the data center, as well as embedded and automotive environments. It powers key NVIDIA solutions" NVIDIA TensorRT. NVIDIA.
onnxruntime.ai
- Optimize and Accelerate Machine Learning Inferencing and Training. ONNX Runtime.
- "Quantization performance gain comes in 2 part: instruction and cache." Quantize ONNX Models. ONNX Runtime.
- "Old hardware doesn’t have or has few instruction support for byte computation. And quantization has overhead (quantize and dequantize), so it is not rare to get worse performance on old devices." Quantize ONNX Models. ONNX Runtime.
- "Performance improvement depends on your model and hardware." Quantize ONNX Models. ONNX Runtime.
- "There are 2 ways to represent quantized ONNX models: ... Tensor Oriented, aka Quantize and DeQuantize (QDQ)." Quantize ONNX Models. ONNX RUNTIME. 2022-03-15閲覧.
oxfordreference.com
- “reverberating circuit”. Oxford Reference. 2024年10月12日時点のオリジナルよりアーカイブ。2025年6月20日閲覧。
paperswithcode.com
- Katharopoulos, Angelos; Vyas, Apoorv; Pappas, Nikolaos; Fleuret, François (2020). “Transformers are RNNs: Fast autoregressive Transformers with linear attention”. ICML 2020. PMLR. pp. 5156–5165. 2023年7月11日時点のオリジナルよりアーカイブ. 2025年6月20日閲覧.
pytorch.org
- "Quantizing a network means converting it to use a reduced precision integer representation for the weights and/or activations." DYNAMIC QUANTIZATION. PyTorch.
- "Static quantization quantizes the weights and activations of the model. ... It requires calibration with a representative dataset to determine optimal quantization parameters for activations." QUANTIZATION. PyTorch.
- "with dynamic quantization ... determine the scale factor for activations dynamically based on the data range observed at runtime." DYNAMIC QUANTIZATION. PyTorch.
- "The model parameters ... are converted ahead of time and stored in INT8 form." DYNAMIC QUANTIZATION. PyTorch.
- "Simulate the quantize and dequantize operations in training time." FAKEQUANTIZE. PyTorch. 2022-03-15閲覧.
sagepub.com
journals.sagepub.com
- Espinosa-Sanchez, Juan Manuel; Gomez-Marin, Alex; de Castro, Fernando (5 July 2023). “The Importance of Cajal's and Lorente de Nó's Neuroscience to the Birth of Cybernetics” (英語). The Neuroscientist 31 (1): 14–30. doi:10.1177/10738584231179932. hdl:10261/348372. ISSN 1073-8584. PMID 37403768. オリジナルの2024-10-12時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
sciencedirect.com
- Fukushima, Kunihiko; Miyake, Sei (1 January 1982). “Neocognitron: A new algorithm for pattern recognition tolerant of deformations and shifts in position”. Pattern Recognition 15 (6): 455–469. Bibcode: 1982PatRe..15..455F. doi:10.1016/0031-3203(82)90024-3. ISSN 0031-3203. オリジナルの2024-10-12時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Ackley, David H.; Hinton, Geoffrey E.; Sejnowski, Terrence J. (1 January 1985). “A learning algorithm for boltzmann machines”. Cognitive Science 9 (1): 147–169. doi:10.1016/S0364-0213(85)80012-4. ISSN 0364-0213. オリジナルの2024-09-17時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
sciencemag.org
semiconportal.com
- "ニューラルネットワークの演算の基本は、多入力の積和演算である。" 百瀬 (2016). 第2章：ディープ・ニューラルネットワークのニューロチップへの実装～その勘所は!!. semiconportal.
springer.com
link.springer.com
- McCulloch, Warren S.; Pitts, Walter (December 1943). “A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity”. The Bulletin of Mathematical Biophysics 5 (4): 115–133. doi:10.1007/BF02478259. ISSN 0007-4985. オリジナルの2024-10-12時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
stanford.edu
- Smolensky, Paul (1986). “Chapter 6: Information Processing in Dynamical Systems: Foundations of Harmony Theory”. In Rumelhart, David E.; McLelland, James L.. Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition, Volume 1: Foundations. MIT Press. pp. 194–281. ISBN 0-262-68053-X. オリジナルの2023-07-14時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。
syncedreview.com
- “GAN 2.0: NVIDIA's Hyperrealistic Face Generator”. SyncedReview.com (2018年12月14日). 2024年9月12日時点のオリジナルよりアーカイブ。2025年6月20日閲覧。
tamu.edu
people.engr.tamu.edu
- Russel, Stuart; Norvig, Peter (2010) (英語). Artificial Intelligence A Modern Approach (3rd ed.). United States of America: Pearson Education. pp. 16–28. ISBN 978-0-13-604259-4
tensorflow.org
- "Quantization works by reducing the precision of the numbers used to represent a model's parameters, which by default are 32-bit floating point numbers." Model optimization. TensorFlow.
- "Less memory usage: Smaller models use less RAM when they are run, which frees up memory for other parts of your application to use, and can translate to better performance and stability." Model optimization. TensorFlow.
toronto.edu
cs.toronto.edu
- Krizhevsky, Alex; Sutskever, Ilya; Hinton, Geoffrey (2012). “ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks”. NIPS 2012: Neural Information Processing Systems, Lake Tahoe, Nevada. オリジナルの2017-01-10時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
ufrgs.br
inf.ufrgs.br
- Alexander Waibel et al., Phoneme Recognition Using Time-Delay Neural Networks Archived 2024-12-11 at the Wayback Machine. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Volume 37, No. 3, pp. 328. – 339 March 1989.
umass.edu
web.cs.umass.edu
- Bozinovski S. (1995) "Neuro genetic agents and structural theory of self-reinforcement learning systems". CMPSCI Technical Report 95-107, University of Massachusetts at Amherst [1] Archived 2024-10-08 at the Wayback Machine.
utah.edu
cs.utah.edu
web.archive.org
- Kleene, S.C. (1956年). “Representation of Events in Nerve Nets and Finite Automata”. Annals of Mathematics Studies (Princeton University Press) (34): pp. 3–41. オリジナルの2024年5月19日時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。
- Ivakhnenko, A.G. (March 1970). “Heuristic self-organization in problems of engineering cybernetics” (英語). Automatica 6 (2): 207–219. doi:10.1016/0005-1098(70)90092-0. オリジナルの2024-08-12時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Ivakhnenko, Alexey (1971). “Polynomial theory of complex systems”. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics SMC-1 (4): 364–378. doi:10.1109/TSMC.1971.4308320. オリジナルの2017-08-29時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Schmidhuber, Juergen (2014年10月25日). “Who Invented Backpropagation?”. IDSIA, Switzerland. 2024年7月30日時点のオリジナルよりアーカイブ。2025年6月20日閲覧。
- Werbos, Paul (1982). “Applications of advances in nonlinear sensitivity analysis”. System modeling and optimization. Springer. pp. 762–770. オリジナルの2016-04-14時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。
- Rumelhart, David E.; Hinton, Geoffrey E.; Williams, Ronald J. (October 1986). “Learning representations by back-propagating errors” (英語). Nature 323 (6088): 533–536. Bibcode: 1986Natur.323..533R. doi:10.1038/323533a0. ISSN 1476-4687. オリジナルの2021-03-08時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Waibel, Alex (December 1987). Phoneme Recognition Using Time-Delay Neural Networks (PDF). Meeting of the Institute of Electrical, Information and Communication Engineers (IEICE). Tokyo, Japan. 2024年9月17日時点のオリジナルよりアーカイブ (PDF). 2025年6月20日閲覧.
- Alexander Waibel et al., Phoneme Recognition Using Time-Delay Neural Networks Archived 2024-12-11 at the Wayback Machine. IEEE Transactions on Acoustics, Speech, and Signal Processing, Volume 37, No. 3, pp. 328. – 339 March 1989.
- Zhang, Wei (1988). “Shift-invariant pattern recognition neural network and its optical architecture”. Proceedings of Annual Conference of the Japan Society of Applied Physics. オリジナルの2020-06-23時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- LeCun, Yann; Léon Bottou; Yoshua Bengio; Patrick Haffner (1998). “Gradient-based learning applied to document recognition”. Proceedings of the IEEE 86 (11): 2278–2324. doi:10.1109/5.726791. オリジナルの2023-10-30時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Zhang, Wei (1990). “Parallel distributed processing model with local space-invariant interconnections and its optical architecture”. Applied Optics 29 (32): 4790–7. Bibcode: 1990ApOpt..29.4790Z. doi:10.1364/AO.29.004790. PMID 20577468. オリジナルの2017-02-06時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Zhang, Wei (1991). “Image processing of human corneal endothelium based on a learning network”. Applied Optics 30 (29): 4211–7. Bibcode: 1991ApOpt..30.4211Z. doi:10.1364/AO.30.004211. PMID 20706526. オリジナルの2024-06-19時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Zhang, Wei (1994). “Computerized detection of clustered microcalcifications in digital mammograms using a shift-invariant artificial neural network”. Medical Physics 21 (4): 517–24. Bibcode: 1994MedPh..21..517Z. doi:10.1118/1.597177. PMID 8058017. オリジナルの2024-06-20時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Bozinovski S. (1995) "Neuro genetic agents and structural theory of self-reinforcement learning systems". CMPSCI Technical Report 95-107, University of Massachusetts at Amherst [1] Archived 2024-10-08 at the Wayback Machine.
- Bozinovski, S. (2014) "Modeling mechanisms of cognition-emotion interaction in artificial neural networks, since 1981" Procedia Computer Science p. 255-263 (https://core.ac.uk/download/pdf/81973924.pdf Archived 2019-03-23 at the Wayback Machine.)
- Schmidhuber, Jürgen (April 1991). “Neural Sequence Chunkers”. TR FKI-148, TU Munich. オリジナルの2024-09-14時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Schmidhuber, Jürgen (1992). “Learning complex, extended sequences using the principle of history compression (based on TR FKI-148, 1991)”. Neural Computation 4 (2): 234–242. doi:10.1162/neco.1992.4.2.234. オリジナルの2024-09-14時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Schmidhuber, Jürgen (1993). Habilitation thesis: System modeling and optimization. オリジナルの2024-08-07時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。 Page 150 ff demonstrates credit assignment across the equivalent of 1,200 layers in an unfolded RNN.
- S. Hochreiter., "Untersuchungen zu dynamischen neuronalen Netzen", Archived 2015-03-06 at the Wayback Machine., Diploma thesis. Institut f. Informatik, Technische Univ. Munich. Advisor: J. Schmidhuber, 1991.
- Hochreiter, S. (15 January 2001). “Gradient flow in recurrent nets: the difficulty of learning long-term dependencies”. A Field Guide to Dynamical Recurrent Networks. John Wiley & Sons. ISBN 978-0-7803-5369-5. オリジナルの2024-05-19時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。
- Ackley, David H.; Hinton, Geoffrey E.; Sejnowski, Terrence J. (1 January 1985). “A learning algorithm for boltzmann machines”. Cognitive Science 9 (1): 147–169. doi:10.1016/S0364-0213(85)80012-4. ISSN 0364-0213. オリジナルの2024-09-17時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Smolensky, Paul (1986). “Chapter 6: Information Processing in Dynamical Systems: Foundations of Harmony Theory”. In Rumelhart, David E.; McLelland, James L.. Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition, Volume 1: Foundations. MIT Press. pp. 194–281. ISBN 0-262-68053-X. オリジナルの2023-07-14時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。
- 2012 Kurzweil AI Interview Archived 2018-08-31 at the Wayback Machine. with Juergen Schmidhuber on the eight competitions won by his Deep Learning team 2009–2012
- “How bio-inspired deep learning keeps winning competitions”. kurzweilai.net. 2018年8月31日時点のオリジナルよりアーカイブ。2025年6月20日閲覧。
- Ciresan, D. C.; Meier, U.; Masci, J.; Gambardella, L.M.; Schmidhuber, J. (2011). “Flexible, High Performance Convolutional Neural Networks for Image Classification”. International Joint Conference on Artificial Intelligence. doi:10.5591/978-1-57735-516-8/ijcai11-210. オリジナルの2014-09-29時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Ciresan, Dan; Giusti, Alessandro; Gambardella, Luca M.; Schmidhuber, Jürgen (2012). Pereira, F.. ed. Advances in Neural Information Processing Systems 25. Curran Associates, Inc.. pp. 2843–2851. オリジナルの2017-08-09時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。
- Krizhevsky, Alex; Sutskever, Ilya; Hinton, Geoffrey (2012). “ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks”. NIPS 2012: Neural Information Processing Systems, Lake Tahoe, Nevada. オリジナルの2017-01-10時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Szegedy, Christian (2015). “Going deeper with convolutions”. Cvpr2015. arXiv:1409.4842. オリジナルの2024-09-30時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville (2016). Deep Learning. MIT Press. オリジナルの16 April 2016時点におけるアーカイブ。 2016年6月1日閲覧。
- Goodfellow, Ian; Pouget-Abadie, Jean; Mirza, Mehdi; Xu, Bing; Warde-Farley, David; Ozair, Sherjil; Courville, Aaron; Bengio, Yoshua (2014). Generative Adversarial Networks (PDF). Proceedings of the International Conference on Neural Information Processing Systems (NIPS 2014). pp. 2672–2680. 2019年11月22日時点のオリジナルよりアーカイブ (PDF). 2025年6月20日閲覧.
- “GAN 2.0: NVIDIA's Hyperrealistic Face Generator”. SyncedReview.com (2018年12月14日). 2024年9月12日時点のオリジナルよりアーカイブ。2025年6月20日閲覧。
- “Prepare, Don't Panic: Synthetic Media and Deepfakes”. witness.org. 2020年12月2日時点のオリジナルよりアーカイブ。2025年6月20日閲覧。
- Sohl-Dickstein, Jascha; Weiss, Eric; Maheswaranathan, Niru; Ganguli, Surya (1 June 2015). “Deep Unsupervised Learning using Nonequilibrium Thermodynamics” (英語). Proceedings of the 32nd International Conference on Machine Learning (PMLR) 37: 2256–2265. arXiv:1503.03585. オリジナルの2024-09-21時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- He, Kaiming; Zhang, Xiangyu; Ren, Shaoqing; Sun, Jian (2016). “Deep Residual Learning for Image Recognition”. 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). IEEE. pp. 770–778. arXiv:1512.03385. doi:10.1109/CVPR.2016.90. ISBN 978-1-4673-8851-1. オリジナルの2024-10-07時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。
- Katharopoulos, Angelos; Vyas, Apoorv; Pappas, Nikolaos; Fleuret, François (2020). “Transformers are RNNs: Fast autoregressive Transformers with linear attention”. ICML 2020. PMLR. pp. 5156–5165. 2023年7月11日時点のオリジナルよりアーカイブ. 2025年6月20日閲覧.
werbos.com
- Werbos, Paul (1982). “Applications of advances in nonlinear sensitivity analysis”. System modeling and optimization. Springer. pp. 762–770. オリジナルの2016-04-14時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。
wikidata.org
- ゼップ・ホッフライター [英語版]; ユルゲン・シュミットフーバー [英語版] (21 August 1995), Long Short Term Memory (英語), Wikidata Q98967430
wikipedia.org
en.wikipedia.org
- ゼップ・ホッフライター [英語版]; ユルゲン・シュミットフーバー [英語版] (21 August 1995), Long Short Term Memory (英語), Wikidata Q98967430
witness.org
lab.witness.org
- “Prepare, Don't Panic: Synthetic Media and Deepfakes”. witness.org. 2020年12月2日時点のオリジナルよりアーカイブ。2025年6月20日閲覧。
worldcat.org
search.worldcat.org
- McCulloch, Warren S.; Pitts, Walter (December 1943). “A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity”. The Bulletin of Mathematical Biophysics 5 (4): 115–133. doi:10.1007/BF02478259. ISSN 0007-4985. オリジナルの2024-10-12時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Rumelhart, David E.; Hinton, Geoffrey E.; Williams, Ronald J. (October 1986). “Learning representations by back-propagating errors” (英語). Nature 323 (6088): 533–536. Bibcode: 1986Natur.323..533R. doi:10.1038/323533a0. ISSN 1476-4687. オリジナルの2021-03-08時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Fukushima, Kunihiko; Miyake, Sei (1 January 1982). “Neocognitron: A new algorithm for pattern recognition tolerant of deformations and shifts in position”. Pattern Recognition 15 (6): 455–469. Bibcode: 1982PatRe..15..455F. doi:10.1016/0031-3203(82)90024-3. ISSN 0031-3203. オリジナルの2024-10-12時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Amari, S.-I. (November 1972). “Learning Patterns and Pattern Sequences by Self-Organizing Nets of Threshold Elements”. IEEE Transactions on Computers C-21 (11): 1197–1206. doi:10.1109/T-C.1972.223477. ISSN 0018-9340. オリジナルの2024-10-12時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Espinosa-Sanchez, Juan Manuel; Gomez-Marin, Alex; de Castro, Fernando (5 July 2023). “The Importance of Cajal's and Lorente de Nó's Neuroscience to the Birth of Cybernetics” (英語). The Neuroscientist 31 (1): 14–30. doi:10.1177/10738584231179932. hdl:10261/348372. ISSN 1073-8584. PMID 37403768. オリジナルの2024-10-12時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Ackley, David H.; Hinton, Geoffrey E.; Sejnowski, Terrence J. (1 January 1985). “A learning algorithm for boltzmann machines”. Cognitive Science 9 (1): 147–169. doi:10.1016/S0364-0213(85)80012-4. ISSN 0364-0213. オリジナルの2024-09-17時点におけるアーカイブ。 2025年6月20日閲覧。.
- Cireşan, Dan Claudiu; Meier, Ueli; Gambardella, Luca Maria; Schmidhuber, Jürgen (21 September 2010). “Deep, Big, Simple Neural Nets for Handwritten Digit Recognition”. Neural Computation 22 (12): 3207–3220. arXiv:1003.0358. doi:10.1162/neco_a_00052. ISSN 0899-7667. PMID 20858131.
- Yu, Yong; Si, Xiaosheng; Hu, Changhua; Zhang, Jianxun (2019-07-01). “A Review of Recurrent Neural Networks: LSTM Cells and Network Architectures”. Neural Computation 31 (7): 1235–1270. doi:10.1162/neco_a_01199. ISSN 0899-7667.