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ESANN 1996：比利时布鲁日

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第四届欧洲人工神经网络研讨会，ESANN 1996，比利时布鲁日，1996年4月24日至26日，会议记录。 1996

学习与概括I

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尼古拉斯·皮坎:
上下文集成的突触效率调制：元ODWE架构。
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科林·麦科马克:
使用元神经网络进行RPROP参数自适应。
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克里斯蒂安·戈里克,沃纳·冯·塞伦:
关于不可学习的问题——或者——反向传播学习中过早饱和的模型。
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休伯特·A·B·特·布拉克,H.J.L.van Can先生,Gerrit van Straten公司,Henk B.Verbruggen公司:
调节激活权重神经网络（RAWN）。
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约尔格·布鲁斯克,英戈·阿恩斯,杰拉尔德·索默:
练习Q-学习。

递归模型

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Jean-Philippe Draye女士,达沃·帕维西奇,盖·雪伦,盖坦·利伯特:
自适应时间常数改善了递归神经网络的动态特性。
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Myriam Mokhtari公司,赫尔曼·阿卡达:
一种随机神经网络模式识别的自适应技术。
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达沃·帕维西奇,Jean-Philippe Draye女士,罗伯托·特兰,古斯塔沃·卡尔德龙,盖·雪伦,盖坦·利伯特:
负初始权值改善了递归神经网络的学习。

模糊神经网络

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阿德尔莫·路易斯·塞钦,乌尔里希·埃珀莱因,沃尔夫冈·罗森斯蒂尔,伯恩哈德·科彭霍夫:
从神经网络中提取Sugeno模糊规则。
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塞尔温·皮拉穆图:
信贷审批的神经系统与神经模糊系统。

受邀论文一

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伯恩德·弗里茨克:
成长中的自组织网络——为什么？

自组织地图

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莫妮卡·科勒,迪特尔·默克尔:
基于地面反作用力的自组织图步态模式识别。
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斯特凡·舒内曼,伯恩德·迈克利斯:
用于分析具有高度不同特征密度的聚类的高维特征空间的自组织映射。
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让-克洛德堡,吉尔斯·帕格斯:
Kohonen S.O.M.中的量化与组织。
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瓦洛齐斯劳公爵,安托万·诺德:
在全球自组织地图上。
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达米安·兰伯顿,吉尔斯·帕格斯:
关于一维竞争学习矢量量化算法的关键点。
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玛丽·科特雷尔,埃里克·德·博特:
Kohonen地图表示，以避免误解。

增量学习

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卡里姆·莫哈拉（Karim Mohraz）,彼得·普罗泽尔:
FlexNet-一种灵活的神经网络构建算法。
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克里斯蒂安·谢尔:
使用不断增长的动态单元结构在真实世界工件中进行增量类别学习。
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斯特凡·维尔姆特,马努埃拉·梅尔:
走向建设性和破坏性动态网络配置。
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拉奇达·切托夫,克里斯蒂安·尤滕:
在进化神经结构中结合sigmoids和径向基函数。

受邀论文二

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法布里奇奥·穆拉,尼古拉斯·马丁,尼古拉·弗朗西斯科尼:
受生物启发的眼球运动，用于移动机器人的视觉导航。

分类

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G.邱:
一种新型的两层神经网络分类器。
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奈杰尔·鲍尔:
障碍物在基于神经网络的分类器系统中的表示。
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马尔蒂·帕特尔:
使用神经网络研究词汇访问。

神经网络的数学方面

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卡特琳娜·拉瓦科娃,维拉·库尔科娃:
神经网络对实值布尔函数的逼近率。
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埃迪·梅奥拉兹:
高阶二进制感知器阶的界。
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安德烈·加泰拉·马尔洛弗雷,约瑟夫·阿吉拉尔·马汀,贝尔纳多·莫塞戈·塞克斯,努里亚·皮耶拉·卡雷特:
基于感知器网络的布尔函数合成的快速贝叶斯算法。
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Hui Wang（王慧）,大卫·A·贝尔:
适应神经网络中的相关性。

自然视觉和人工视觉

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  - conf/esann/LittmannNP96
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埃诺·利特曼,海科·诺依曼,路易斯·佩索阿:
视觉对比度检测的神经模型。
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A.德拉赫拉,曼努埃尔·格拉尼亚,艾丽西娅·德安古,F.Xabier Albizuri先生:
高阶Boltzmann机在OCR中的应用。
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格雷格·马奎尔,西蒙·X·杨:
脊椎动物视网膜内丛状层神经回路的模拟可导致持续和短暂的兴奋。
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  - conf/esann/Born96文件
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克里斯托夫·波恩:
通过感受野动力学分析视觉信息。
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  - conf/esann/Mastebroek96公司
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H.A.K.Mastebroek公司:
运动检测视觉系统模型中的神经传递动力学。

神经网络与统计

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  - conf/esann/KasprzakC96
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Wlodzimierz Kasprzak公司,安德烈·奇切基（Andrzej Cichocki）:
准平行主成分分析的递归最小二乘学习。
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Anne Guérin-Dugué,卡洛斯·阿维莱斯-克鲁兹,帕特里夏·帕拉吉:
通过神经和统计工具解释数据。
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  - conf/esann/VarfisC96
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A.瓦尔菲,L.科雷托:
通过交叉验证和学习曲线理论进行错误率估计。
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  - conf/esann/LehtokangasKK96
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Mikko Lehtokangas公司,佩特里·科尔皮萨里,金莫·卡斯基:
多层感知器网络权值初始化的最大协方差法。

受邀论文三

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朱哈·卡胡宁:
独立成分分析和源分离的神经方法。

学习与概括II

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Joost N.Kok公司,埃琳娜·马尔奇奥里,马西莫·马尔奇奥里,克劳迪奥·罗西:
使用规则约束权重。
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E.谢弗,P.布尔雷,S.Montrozier公司:
正则化和神经计算：在航空图像分析中的应用。
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沃伊特克·科瓦尔奇克:
一种在非数值数据上训练多层网络的算法。
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Jey E.E.Ngole（杰伊·E.恩格尔）:
用于实时处理的基于相关性的网络。
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西蒙·卢卡斯:
使用基于集合的染色体进化神经网络学习行为。

预测

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  - 会议/会议/会议议程C96
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汤米·W·S·周,小杨洲:
神经网络应用：香港降雨量预测系统。
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伊夫·莫劳,乔斯·范德维尔:
用合成网络预测动力系统。
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  - conf/esann/DogaruMC96
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多加鲁,A.T.穆根,克里斯蒂娜·科马尼丘:
使用ART1神经网络和基于时延嵌入的非线性预处理单元进行快速信号识别和检测。
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阿恩弗里德·奥斯森,斯特凡·M·吕格尔:
分析前馈网络权重空间的度量结构及其在时间序列建模和预测中的应用。
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Rienk S.Venema公司,亚历山大·伊普玛,J.A.G.尼胡斯,兰伯特·斯巴南堡:
神经网络时间序列预测及其在人工步行中的应用。

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