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プロファイル
研究部門
研究成果
専門知識、名前、または所属機関で検索
Scopus著者プロファイル
村田 昇
教授
Professor 教授
,
先進理工学部
ウェブサイト
https://w-rdb.waseda.jp/html/100000581_ja.html
h-index
2048
被引用数
19
h 指数
Pureの文献数とScopusの被引用数に基づいて算出されます
1994 …
2023
年別の研究成果
概要
フィンガープリント
ネットワーク
研究成果
(139)
類似のプロファイル
(6)
Pureに変更を加えた場合、すぐここに表示されます。
フィンガープリント
Noboru Murataが活動している研究トピックを掘り下げます。このトピックラベルは、この研究者の研究成果に基づきます。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
Engineering & Materials Science
Atoms
23%
Automation
17%
Blind source separation
26%
Botnet
30%
Brain
24%
Calcium
24%
Calibration
26%
Decomposition
24%
Deep learning
28%
Deep neural networks
21%
Electricity
47%
Electroencephalography
21%
Energy management systems
39%
Entropy
100%
Experiments
44%
Factorization
68%
Gaussian distribution
20%
Geometry
18%
Glossaries
21%
Hierarchical clustering
22%
Image registration
25%
Image resolution
24%
Imaging techniques
19%
Independent component analysis
74%
Ladles
18%
Linear programming
20%
Linear regression
33%
Machine learning
35%
Magnetic circuits
30%
Magnetic fields
16%
Magnetic materials
18%
Magnetoencephalography
16%
Mirrors
22%
Molten materials
65%
Neural networks
34%
Neurons
22%
Principal component analysis
16%
Probability density function
21%
Probability distributions
27%
Random variables
30%
Sampling
29%
Set theory
28%
Shape optimization
23%
Statistical methods
21%
Statistical Models
36%
Statistics
19%
Steel
45%
Support vector machines
40%
Temperature
31%
Time series
23%
Mathematics
Boosting
30%
Brain
20%
Bregman Divergence
32%
Change-point Detection
31%
Circuit Design
39%
Clustering
20%
Conditional Entropy
18%
Density Function
16%
Design
18%
EM Algorithm
31%
Empirical Distribution
21%
Encoder
44%
Entropy
33%
Estimator
22%
Expectation-maximization Algorithm
16%
Experimental Results
19%
Fuel Cell
18%
Independence
23%
Independent Component Analysis
30%
Information Geometry
23%
Kullback-Leibler Divergence
23%
Learning
63%
Level Set Method
20%
Linear regression
24%
Loss Function
17%
Machine Learning
21%
Magnetic Field
17%
Matrix Factorization
21%
Minimum Description Length
16%
Mirror
24%
Model
28%
Neural Networks
45%
Non-negative Matrix Factorization
54%
Numerical Experiment
21%
Observation
19%
Optimization
24%
Outlier
17%
Pairwise
19%
Ridgelets
18%
Similarity
22%
Sleep
16%
Sliced Inverse Regression
15%
Sparse Coding
41%
Sparse Representation
15%
Speaker Verification
22%
Statistical Manifold
16%
Statistical Model
20%
Structure from Motion
21%
Topology Optimization
15%
