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Interpretable Conservation Law Estimation by Deriving the Symmetries of Dynamics from Trained Deep Neural Networks
http://hdl.handle.net/10787/00034142
http://hdl.handle.net/10787/00034142f72ba43e-980f-4d29-a9ee-6f7539fc6b5a
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
openhouse2020-d6mototake.pdf (2.6 MB)
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| Item type | 会議発表用資料 / Presentation(1) | |||||||||
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| 公開日 | 2020-10-14 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | Interpretable Conservation Law Estimation by Deriving the Symmetries of Dynamics from Trained Deep Neural Networks | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | eng | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_c94f | |||||||||
| 資源タイプ | conference object | |||||||||
| 著者 |
本武, 陽一
× 本武, 陽一
× Mototake, Yoh-ichi
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| 内容記述 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | ISM Online Open House, 2020.10.27 | |||||||||
| 内容記述 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 統計数理研究所オープンハウス（オンライン開催）、R2.10.27 | |||||||||
| 内容記述 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | ポスター発表 | |||||||||
| 書誌情報 | 発行日 2020-10-27 | |||||||||
