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A breast cancer classifier using a neuron model with dendritic nonlinearity
Zijun Sha, Lin Hu, Yuki Todo, Junkai Ji,
Shangce Gao
, Zheng Tang
工学科 知能情報工学コース
研究成果
:
ジャーナルへの寄稿
›
学術論文
›
査読
47
被引用数 (Scopus)
概要
フィンガープリント
フィンガープリント
「A breast cancer classifier using a neuron model with dendritic nonlinearity」の研究トピックを掘り下げます。これらがまとまってユニークなフィンガープリントを構成します。
並べ替え順
重み付け
アルファベット順
Computer Science
Neural Network
100%
Learning Algorithm
100%
Nonlinear Interaction
100%
Convergence Rate
100%
back-propagation neural network
100%
Computational Capacity
100%
Synaptic Input
100%
Computational Load
100%
Artificial Intelligence
100%
Keyphrases
Neuron Model
100%
Breast Cancer
100%
Dendritic Nonlinearities
100%
Synapse
42%
Dendrite
42%
Computational Abilities
28%
Serious Disease
14%
Neural Network
14%
Backpropagation
14%
Convergence Rate
14%
Nonlinearity
14%
Excitatory Synapse
14%
Nonlinear Interaction
14%
Cancer Causes
14%
Cancer Mortality
14%
Soma
14%
Learning Algorithm
14%
Area under the ROC Curve
14%
Convergence Area
14%
Computational Capacity
14%
Inhibitory Synapse
14%
Artificial Intelligence
14%
Wisconsin Breast Cancer Dataset
14%
Synaptic Input
14%
Propagation-based
14%
Back-propagation Artificial Neural Network (BP-ANN)
14%
Computational Load
14%
Dendrite Morphology
14%
Medical Researchers
14%
Convergence Stability
14%
Rate Stability
14%
Neuroscience
Synapse
100%
Dendrite
80%
Neural Network
40%
Soma
20%
Carisoprodol
20%
Mathematics
Nonlinearity
100%
Synapse
62%
Neural Network
25%
Convergence Rate
12%
Synaptic Input
12%
Engineering
Nonlinearity
100%
Simulation Result
12%
Convergence Rate
12%
Learning Algorithm
12%
Computational Load
12%
Branch Connection
12%
Synaptic Input
12%
Artificial Intelligence
12%