| Neural Computation NC | ||
| <colbgcolor=#000><colcolor=#fff> 창간일 | 1989년 | |
| 간행 주기 | 월간 | |
| 분야 | 인공신경망 | |
| 편집장 | Terrence Sejnowski | |
| 출판사 | 매사추세츠 공과대학교 출판사 IEEE Publication | |
| ISO-4 | Neural Comput. | |
| 지표 | <colbgcolor=#000><colcolor=#fff> h-i | 180[Sc] |
| IF | 2.7[M] | |
| SJR | Q1[Sc] | |
| 링크 | ||
1. 개요
Neural Computation은 매사추세츠 공과대학교가 출판하는 인공신경망 분야의 학술지이다.2. 주요 연구
Neural Computation에 게재된 인공신경망 학계에서 유명했던 연구의 논문 서지정보는 다음과 같다. 이중 나무위키내 인공지능 관련 문서들에서 언급된 인공신경망 방법론, 모형을 제안한 연구들도 포함되어있다.- 1권 2호 - 1989년 6월 출판
- 1권 4호 - 1989년 12월 출판
- 3권 1호 - 1991년 3월 출판
- 3권 2호 - 1991년 6월 출판
- RBFN 보편 근사 - 박주영, 어윈 샌드버그[9]
- 4권 3호 - 1992년 5월 출판
- 7권 6호 - 1995년 11월 출판
- 9권 7호 - 1997년 7월 출판
- 9권 8호 - 1997년 11월 출판
- 10권 5호 - 1998년 7월 출판
- 12권 5호 - 2000년 5월 출판
- 분류 & 회귀 서포트 벡터 - 베른하르트 슈횔코프, 알렉산더 스몰라, 로버트 윌리엄슨 외[20]
- 12권 10호 - 2000년 10월 출판
- LSTM 망각 게이트 - 위르겐 슈미트후버, 펠릭스 게르스, 프레드 쿠민스[21]
- 14권 8호 - 2002년 8월 출판
- 대조발산 - 제프리 힌턴[22]
- 14권 11호 - 2002년 11월 출판
- 레저버 신경망 - 볼프강 마스, 토마스 내슐래거, 헨리 마크럼[23]
- 15권 6호 - 2003년 6월 출판
- 다양체 배열 최적화 문제 - 미하일 벨킨, 파르타 니요지[24]
- 18권 7호 - 2006년 7월 출판
- 심층 신념망 - 제프리 힌턴[25]
[Sc] Scimago 기준.[M] MIT Press 기준.[Sc] [4] Ronald J. Williams, David Zipser; A Learning Algorithm for Continually Running Fully Recurrent Neural Networks. Neural Comput. 1, 270–280 (1989)[5] 유리 기저 함수 네트워크[6] John Moody, Christian J. Darken; Fast Learning in Networks of Locally-Tuned Processing Units. Neural Comput. 1, 281–294 (1989)[7] Y. LeCun, B. Boser, J. S. Denker, D. Henderson, R. E. Howard, W. Hubbard, L. D. Jackel, Backpropagation Applied to Handwritten Zip Code Recognition, Neural Comput. 1, 541 (1989)[8] Robert A. Jacobs, Michael I. Jordan, Steven J. Nowlan, Geoffrey E. Hinton, Adaptive Mixtures of Local Experts. Neural Comput. 3, 79–87 (1991)[9] J. Park, I. W. Sandberg; Universal Approximation Using Radial-Basis-Function Networks. Neural Comput. 3, 246–257 (1991)[10] David J. C. MacKay; Bayesian Interpolation. Neural Comput. 4, 415–447 (1992)[11] David J. C. MacKay; A Practical Bayesian Framework for Backpropagation Networks. Neural Comput. 4, 448–472 (1992)[12] 독립 요소 분석[13] Anthony J. Bell, Terrence J. Sejnowski, An Information-Maximization Approach to Blind Separation and Blind Deconvolution. Neural Comput. 7, 1129–1159 (1995)[re] 1998년 IEEE TNN에서 재출판 됨.[15] Aapo Hyvärinen, Erkki Oja; A Fast Fixed-Point Algorithm for Independent Component Analysis. Neural Comput. 9, 1483–1492 (1997)[16] Long-Short Term Memory[17] S. Hochreiter and J. Schmidhuber, Long Short-Term Memory, Neural Comput. 9, 1735 (1997)[18] 주요 요소 분석[19] Bernhard Schölkopf, Alexander Smola, Klaus-Robert Müller, Nonlinear Component Analysis as a Kernel Eigenvalue Problem. Neural Comput. 10, 1299–1319 (1998)[20] Bernhard Schölkopf, Alex J. Smola, Robert C. Williamson, Peter L. Bartlett; New Support Vector Algorithms. Neural Comput. 12, 1207–1245 (2000)[21] Felix A. Gers, Jürgen Schmidhuber, Fred Cummins, Learning to Forget: Continual Prediction with LSTM. Neural Comput. 12, 2451–2471 (2000)[22] Geoffrey E. Hinton, Training Products of Experts by Minimizing Contrastive Divergence, Neural Comput. 14, 1771 (2002)[23] Wolfgang Maass, Thomas Natschläger, Henry Markram; Real-Time Computing Without Stable States: A New Framework for Neural Computation Based on Perturbations. Neural Comput. 14, 2531–2560 (2002)[24] Mikhail Belkin, Partha Niyogi, Laplacian Eigenmaps for Dimensionality Reduction and Data Representation. Neural Comput. 15, 1373–1396 (2003)[25] Geoffrey E. Hinton, Simon Osindero, Yee-Whye Teh, A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets, Neural Comput. 18, 1527 (2006)