リザバーコンピューティング―時系列パターン認識のための高速機械学習の理論とハードウェア

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リザバーコンピューティング―時系列パターン認識のための高速機械学習の理論とハードウェア

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  • サイズ A5判/ページ数 207p/高さ 23cm
  • 商品コード 9784627855311
  • NDC分類 007.1
  • Cコード C3004

内容説明

深層学習時代の次なる注目技術、「リザバーコンピューティング」を知る!数理・アルゴリズムとデバイス開発・実装、ソフトとハードの両面から、順を追って解説。動作を体験するためのPythonサンプルコードあり。

目次

第1章 はじめに
第2章 人工ニューラルネットワーク
第3章 エコーステートネットワーク
第4章 時系列パターン認識の基礎問題
第5章 時系列パターン認識の応用問題
第6章 リキッドステートマシン
第7章 物理リザバーコンピューティング
第8章 物理リザバーコンピューティングの要素技術
第9章 将来展望
付録

著者等紹介

田中剛平[タナカゴウヘイ]
2005年東京大学大学院新領域創成科学研究科博士課程修了。2011年東京大学生産技術研究所特任准教授。2013年東京大学大学院工学系研究科特任准教授。2020年東京大学IRCN特任准教授。博士(科学)

中根了昌[ナカネリョウショウ]
2005年東京大学大学院工学系研究科博士課程修了。2013年東京大学大学院工学系研究科特任准教授。博士(工学)

廣瀬明[ヒロセアキラ]
1987年東京大学大学院博士課程中退。東京大学先端科学技術研究センター助手。1999年東京大学大学院新領域創成科学研究科助教授。2007年東京大学大学院工学系研究科電気系工学専攻教授。工学博士(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)
※書籍に掲載されている著者及び編者、訳者、監修者、イラストレーターなどの紹介情報です。