ハイテクシリーズ<br> ニューロコンピューティング―基礎と応用

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ハイテクシリーズ
ニューロコンピューティング―基礎と応用

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  • サイズ A5判/ページ数 237p/高さ 22X16cm
  • 商品コード 9784254200676
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3050

出版社内容情報

基礎的事項をself-containedな記述に心がけて解説。〔内容〕代表的モデル(連想記憶,誤差逆伝播学習,ボルツマン機械など)/応用(文字・音声認識,ヒューマンインタフェース,ロボットなど)/脳におけるニューロコンピューティング

【目次】
1. ニューロコンピューティングとは(序 章)
2. ニューロコンピューティングの代表的モデル
 2.1 連想記憶
  2.1.1 連想記憶とは何か
  2.1.2 連想写像
  2.1.3 相関型連想記憶
  2.1.4 直交型連想記憶
  2.1.5 相関型連想記憶と直交型連想記憶の比較
  2.1.6 アトラクタ型連想記憶
 2.2 誤差逆伝播学習
  2.2.1 はじめに
  2.2.2 パーセプトロン
  2.2.3 誤差逆伝播学習法
  2.2.4 ダイナミクスの学習
  2.2.5 相互結合型ネットワークの学習
  2.2.6 誤差逆伝播学習の問題点
  2.2.7 今後の方向
 2.3 競合ネットワークの自己組織化
  2.3.1 最大検出機能と特徴検出
  2.3.2 自己組織化(教師なし学習)
  2.3.3 パターンの汎化学習
  2.3.4 関連する研究
 2.4 最適化問題のニューラル解法
  2.4.1 はじめに
  2.4.2 ロジスティック変換による最適化法
  2.4.3 組合せ最適化問題への応用
  2.4.4 多変数ロジスティック変換(ロジット変換)による最適化法
  2.4.5 組合せ最適化問題での解の精度
  2.4.6 むすび
 2.5 ボルツマン機械
  2.5.1 ボルツマン機械のダイナミクス
  2.5.2 ボルツマン機械の学習
3. ニューロコンピユーティングの実際
 3.1 文字認識への応用
  3.1.1 文字認識技術とその問題点
  3.1.2 文字認識手法の分類
  3.1.3 人工ニューラルネットワーク文字認識
  3.1.4 FP素子
  3.1.5 FPモデル
  3.1.6 FPモデルによるマルチフォント英数学認識
  3.1.7 むすび
 3.2 音声認識への応用
  3.2.1 寒声認識原理
  3.2.2 聴覚神経系とネットワーク
  3.2.3 聴声認識例
  3.2.4 考 察
  3.2.5 おわりに
 3.3 ヒューマンインタフェースへの応用
  3.3.1 ヒューマンインタフェースの重要性
  3.3.2 インタフェースとニューラルネットワークモデル
  3.3.3 タイプミスの特性
  3.3.4 タイプミス訂正モデルの構造
  3.3.5 入力文字情報に基づくモデルの特性
  3.3.6 タイプミス履歴情報を併用するモデルの特性
  3.3.7 コマンド系列中の特徴抽出モデル
  3.3.8 おわりに
 3.4 ロボットへの応用
  3.4.1 必要性と方法
  3.4.2 障害物回避学習型車輪走行ロボット
  3.4.3 舵取動作学習車輪走行ロボット
 3.5 ニューラルネットのハードウェア化
  3.5.1 必要性と方法
  3.5.2 一般Hebb学習用Folthret
  3.5.3 誤差逆伝播学習用Folthret
4. 脳におけるニューロコンピューティング
 4.1 生体神経回路の情報処理
  4.1.1 神経細胞の形態
  4.1.2 神経細胞の電気的性質
  4.1.3 シナプスの信号伝達
 4.2 競合神経回路のダイナミクス
  4.2.1 競合的神経回路による最大検出
  4.2.2 インパルス型細胞の数学的モデルとその性質
  4.2.3 興奮性側方干渉を有する競合的神経回路
  4.2.4 関連する研究
 4.3 神経回路におけるカオス力学系
  4.3.1 カオスとは何か
  4.3.2 脳神経系におけるカオスの存在
  4.3.3 ニューロカオスの起源
  4.3.4 情報の時間コード
  4.3.5 記憶の動的モデル
  4.3.6 記憶の動的連結のモデル
  4.3.7 ニューロカオスの意義
 4.4 人工と生体のニューラルネットワーク
  4.4.1 視覚神経系と中心―周辺拮抗型受容野
  4.4.2 人工ニューラルネットにおける中心―周辺拮抗型受容野の自己形成
  4.4.3 中心―周辺拮抗型受容野の形成がもつ意味合い
  4.4.4 信号対雑音比の受容野形状に与える影響
  4.4.5 討論とむすび
5. 参考文献
6. 索 引

内容説明

本書は、現在世界的に注目を集めているニューロコンピューティング(ニューロコンピュータ、ニューラルネットワーク)の基礎理論とその応用について、最新の成果をも含めて解説したものである。

目次

1 ニューロコンピューティングとは
2 ニューロコンピューティングの代表的モデル(連想記憶;誤差逆伝播学習;競合ネットワークの自己組織化;最適化問題のニューラル解法;ボルツマン機械)
3 ニューロコンピューティングの実際(文字認識への応用;音声認識への応用;ヒューマンインタフェースへの応用;ロボットへの応用;ニューラルネットのハードウェア化)
4 脳におけるニューロコンピューティング(生体神経回路の情報処理;競合的神経回路のダイナミクス;神経回路におけるカオス力学系;人工と生体のニューラルネットワーク)

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