計算論的神経科学―脳の運動制御・感覚処理機構の理論的理解へ

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  • サイズ A5判/ページ数 298p/高さ 23cm
  • 商品コード 9784627851610
  • NDC分類 491.371
  • Cコード C3004

内容説明

脳はいかにして複雑な感覚を処理し、精巧に身体を操るのか?計算理論/表現とアルゴリズム/実装の観点から、脳の理解に挑む“計算論的神経科学”(computational neuroscience)。運動制御・感覚処理の研究を中心に、その数学的基礎から分野の最前線までを概観。

目次

第0章 計算論的神経科学―なぜ脳科学に計算論が必要なのか
第1章 身体運動の基礎―キネマティクス・ダイナミクス・座標変換、それらの脳内表現
第2章 決定論的最適制御―運動の背後に潜む最適化の計算原理
第3章 状態空間モデル―運動過程と観測過程のモデル化
第4章 最適推定―感覚入力からの外界再構成
第5章 確率論的最適制御―ノイズ下でも正確な運動を可能にする制御
第6章 強化学習―報酬に基づく運動学習
第7章 システム同定―運動適応過程のリバースエンジニアリング
第8章 次元縮約と成分分解―脳のなかの真の自由度
第9章 デコーディングとブレイン・コンピュータ・インターフェイス―脳の情報表現を読み取る
第10章 小脳の計算論モデル

著者等紹介

田中宏和[タナカヒロカズ]
2000年京都大学大学院理学研究科博士(理学)取得。理化学研究所脳科学総合研究センター研究員。2001年コロンビア大学脳行動研究センターポストドクトラルフェロー。2005年ソーク研究所計算神経生物学研究室リサーチスペシャリスト。2007年情報通信研究機構専攻研究員。2009年日立製作所基礎研究所主任研究員。2012年北陸先端科学技術大学院大学准教授(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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感想・レビュー

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ポレ

8
大学理系数学レベルの数式を言語として読む能力、また神経科学やアルゴリズムの知識がないと、何を書かれているのかチンプンカンプンではないだろうか。高校数学も怪しい僕がなんとか理解できたのは、以前読んだ『ディープラーニング革命』で概念を理解していた、パーセプトロンの解説が中心の第10章「小脳の計算論モデル」くらいか。2019/07/20

ᚹγअәc0̸א

0
強化学習周りの定式的説明が割合充実しており、本筋ではないが有難い

鰤川

0
暫定知識不足 再読の必要アリ2021/10/27

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