やわらかい情報処理

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Information Science & Engineering-T  8

やわらかい情報処理

生物に学ぶ最適化技法
定価:
1,430
(本体:1,300円+税)
難易度:中級

発行日:2003年12月25日

発行:サイエンス社

ISBN:978-4-7819-1046-8

サイズ:並製A5

ページ数:128ページ

在庫:在庫あり

内容詳細

生物や社会のメカニズムをモデル化して工学に応用するための基本的な考え方,特にシステム設計における最適化の手法を,4つに分類し解説する.さらに,ゲーム理論と生態系進化を紹介する.

目次

第1章 はじめに
1.1 本書の背景
1.2 本書の構成

第2章 ニューラルネットワーク
2.1 生物の神経ニューロン
2.2 ニューロンモデル
2.3 階層型ニューラルネットワーク
2.4 階層型ニューラルネットワークによる近似
2.5 誤差逆伝播学習則と最急降下法
2.6 相互結合型ニューラルネットワーク
2.7 ボルツマンマシン
2.8 ニューラルネットワークの応用
2.9 まとめ

第3章 進化的計算と遺伝的アルゴリズム
3.1 進化
3.2 遺伝的アルゴリズムの基本概念
3.3 遺伝的アルゴリズムの基本手順
3.4 遺伝的アルゴリズムの数理
3.5 探索法としての遺伝的アルゴリズム
3.6 遺伝的アルゴリズムによる機械学習
3.7 遺伝的アルゴリズムの応用
3.8 遺伝的アルゴリズムの並列分散化
3.9 遺伝的アルゴリズム以外の進化的計算
3.10 まとめ

第4章 強化学習
4.1 強化学習の基本概念
4.2 Q学習法
4.3 強化学習の応用
4.4 まとめ

第5章 分散人工知能
5.1 分散人工知能とは
5.2 問題解決の分散化
5.3 自律エージェントの協調
5.4 エージェント間の相互作用
5.5 マルチエージェント探索
5.6 ゲーム理論との関係
5.7 分散人工知能の応用
5.8 まとめ

第6章 ゲーム理論と生態系進化
6.1 ゲーム理論
6.2 生態系進化
6.3 まとめ

第7章 将来に向けて
7.1 ニューラルネットワークと遺伝的アルゴリズム
7.2 強化学習と分散人工知能\r
7.3 その他の動向

さらに学ぶために

演習問題解答

索引


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