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最終更新日:2017.08.01

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シリーズ: シリーズ〈非線形科学入門〉 2

ニューラルネットワーク

ニューラルネットワーク

A5/168ページ/2002年07月10日
ISBN978-4-254-11612-0 C3341
定価3,456円(本体3,200円+税)

吉冨康成 著

教科・科目 : 情報・コンピュータ

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紀伊國屋書店 旭屋倶楽部 東京都書店案内

“脳”と“情報”をつなぐニューラルネットの入門書。初心者が抱く疑問に一つ一つ答えながら解説。〔内容〕ニューラルネットワークとは何か/階層型ニューラルネットの情報処理/相互結合型/競合学習型/競合と協調/応用/脳科学への貢献/他

目次

1.ニューラルネットワークとは何か
 1.1 生物に学ぶ
  蚊と蟻とサッカーロボット/神経細胞の構造と機能
 1.2 神経細胞のモデル
 1.3 シナプスの可塑性
 1.4 ニューラルネットワークの分類
  階層型ニューラルネットワーク/相互結合型ニューラルネットワーク
 1.5 ニューラルネットワークの特徴
  並列分散処理/学習と自己組織化
2.階層型ニューラルネットワークの情報処理
 2.1 パーセプトロン
  単純パーセプトロン/単純パーセプトロンの学習
 2.2 誤差逆伝搬学習法
  一般化デルタ則/誤差逆伝搬学習法/応用例/ニューラルネットワークの構造とパラメータの与え方/誤差逆伝搬学習法の改良
3.相互結合型ニューラルネットワークの情報処理
 3.1 相互結合型ニューラルネットワークの形態
 3.2 連想記憶
 3.3 ホップフィールドモデル
  2値ホップフィールドモデル/連想記憶への適用/連続値ホップフィールドモデル/最適化問題への応用/連続値ホップフィールドモデルの改良
 3.4 ボルツマンマシン
  ポルツマンマシンの動作/ボルツマンマシンの学習/ボルツマンマシンの特徴
4.競合学習型ニューラルネットワークの情報処理
 4.1 認識機構の自己形成
 4.2 生体のトポロジカルマッピングのモデル
 4.3 コホーネンのモデル
  予備実験/特徴抽出細胞の形成/コホーネンの学習則/コホーネンの自己組織化特徴マップのアルゴリズムとシミュレーション/応用例
5.ニューラルネットワークにおける競合と協調
 5.1 シナプス結合と競合・協調
 5.2 基本競合系
  モデルの構造/競合系としての条件/競合過程/ニューラルネットワークのリセット/再考過程
 5.3 両眼視差融合による立体知覚のモデル
 5.4 立体知覚のポテンシャルモデル
6.ニューラルネットワーク研究の意義
 6.1 特徴を生かす
  研究の歴史/生物内のニューラルネットワークと人工ニューラルネットワーク/シナプスの可塑性と脳・神経系の可塑性/教師あり学習と教師なし学習/ニューロコンピュータ/融合化技術
 6.2 応 用
  応用されてきた分野/事例の完備性と適用有効範囲/ブラックボックスモデルの利用環境への適合性
 6.3 脳科学への貢献
7.文  献
8.参考図書
9.索  引