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情報システム工学 A-3

「ニューラル情報処理の基礎数理」

中野良平(中部大学教授) 著

定価:2,160円(本体2,000円+税)
発行:数理工学社
発行日:2005-11-10
ISBN 978-4-901683-29-6 / A5判/248頁


<内容詳細>
ニューラル情報処理の中で工学応用が期待できる基本技術を厳選し,数理的に高度化が進むニューラル情報処理の基礎を丁寧かつ平易に解説した.

<目次>
1 序論
    1.1 ニューラルネット概論
    1.2 本書で使用する記法
 1章の問題

2 単層パーセプトロン
    2.1 分類問題と線形判別関数
    2.2 閾パーセプトロン
    2.3 回帰問題と重回帰
    2.4 線形パーセプトロン
 2章の問題

3 多層パーセプトロンの学習法
    3.1 基本学習法:BP法
    3.2 高速学習法(1):Newton法
    3.3 高速学習法(2):準Newton法
 3章の問題

4 多層パーセプトロンの性質
    4.1 探索空間の構造
    4.2 近似能力と極限性能\r
    4.3 モデル選択
    4.4 汎化性能向上法
    4.5 変数変換の影響
 4章の問題

5 パーセプトロンと多項式回帰
    5.1 多変量多項式回帰(1):RF5法
    5.2 多変量多項式回帰(2):BCW法
    5.3 区分的多変量多項式回帰:RF6法
 5章の問題

6 リカレントネットと力学系学習
    6.1 力学系とリカレントネット
    6.2 アフィン神経力学系
 6章の問題

7 競合学習とベクトル量子化
    7.1 競合学習
    7.2 ベクトル量子化
    7.3 等歪み分割
    7.4 DAクラスタリング
 7章の問題

8 EMアルゴリズムとその拡張
    8.1 EMアルゴリズム
    8.2 DAEMアルゴリズム
    8.3 SMEMアルゴリズム
    8.4 混合正規分布推定
 8章の問題

 付録 行列微分法

 問題解答

 参考文献

 索引