语言
没有数据
通知
无通知
この方法で得られた予測値について四つの不確実性のソースがある。(1) 自己回帰モデルが正しいモデルかどうかという不確実性、(2) 自己回帰方程式の右辺においてラグ値として用いられる予測値の正しさについての不確実性、(3) 自己回帰係数の真の値についての不確実性、(4) 予測機関における誤差項 ε t {\displaystyle
(1)遠方の地から帰ってくること。 戦地から故郷・基地に帰り着くこと。
X の自己同型群と呼ぶ。これが群をなすことは、以下のことから簡単に確認できる。 閉性(Closure)：2つの自己準同型の合成は再び自己準同型となる。 結合法則(Associativity)： 射の合成は常に結合的である。 単位元(Identity)：
再帰型ニューラルネットまたは循環ニューラルネットと訳されこともある。本項では「Recurrent」ニューラルネットワークの訳語として「回帰型」、「Recursive」ニューラルネットワークの訳語として「再帰型」を用いる。 回帰型ニューラルネットワークは1986年のデビッド・ラメルハートの研究に基づく。ホップフィールド・ネット
線型回路または線形回路(せんけいかいろ。英文名称: linear circuit)は抵抗、キャパシタンス、インダクタンスと電圧源、電流源から構成される電気回路である。 電圧を加えた時に、その大きさに比例した電流が流れる回路素子を線型回路素子、線型素子という。抵抗、キャパシタンス、インダクタンスは線型回路素子である。
数学における自己準同型（じこじゅんどうけい、英: endomorphism）とは、ある数学的対象からそれ自身への射（あるいは準同型）のことを言う。例えば、あるベクトル空間 V の自己準同型は、線型写像 ƒ: V → V であり、ある群 G の自己準同型は、群準同型 ƒ: G → G
(1)おのれ。 自分自身。
帰り道。 戻り道。
搜索 
