ニューラルネットと計測制御 の商品レビュー

西川よし一(著者),北村新三(著者),システム制御情報学会(編者)

2010/07/19

［　内容　］

［　目次　］
1.　ニューラルネットワークとニューロコンピューティング
　1.1　脳・神経系に学ぶ情報処理
　1.2　ニューラルコンピューティング研究の略史
　1.3　ニューラルコンピューティングの特徴
2.　ニューラルネットワークの学習
　2.1　ニューラルネットワークのモデル化
　2.2　階層型ニューラルネットワークの学習
　2.3　リカレント型ニューラルネットワークの学習
3.　競合学習と自己組織化
　3.1　側抑制ニューラルネットによる競合
　3.2　基本競合系による最大値検出
　3.3　競合を用いたパターン分類
　3.4　競合学習
　3.5　自己組織化マップ
　3.6　その他のニューラルネット
4.　相互結合型ネットワークと連想記憶のモデル
　4.1　離散型Hopfieldモデル
　4.2　連続型Hopfieldモデル
　4.3　Boltzmannマシン
　4.4　連想記憶のモデル
　4.5　相関行列型連想記憶
　4.6　最適連想写像
　4.7　アソシアトロン
　 4.8　Hopfieldモデルを用いた連想記憶
　4.9　相互結合型ネットワークの教師なし学習
5.　計測・制御とニューラルネット
　 5.1　計測と制御における逆問題
　5.2　計測データ処理へのニューラルネットの応用
　5.3　制御系構成へのニューラルネットの応用
6. 　視覚情報処理と認識
　6.1　視覚の情報経路
　6.2　視覚の情報処理の特徴
　6.3　初期視覚の数理モデル
7.　音声と音響の情報処理
　7.1　生体における聴覚機構の特徴
　7.2　ニューラルネットワークによる音声情報処理
　7.3　ニューラルネットワークによる音響情報処理
8.　最適化計算への応用
　8.1　0-1最適化問題
　8.2　Hopfieldモデルによる組合せ最適化
　8.3　Simulated Annealingによる最適化計算
　8.4　自己組織化マップによる組合せ最適化
9. 　ロボティクスへの応用
　9.1　ロボットビジョンとニューラルネットワーク
　9.2　行動計画とニューラルネットワーク
　 9.3　運動制御とニューラルネットワーク
　9.4　自律ロボットへの応用
10.　索　引

［　ＰＯＰ　］

［　おすすめ度　］

☆☆☆☆☆☆☆　おすすめ度
☆☆☆☆☆☆☆　文章
☆☆☆☆☆☆☆　ストーリー
☆☆☆☆☆☆☆　メッセージ性
☆☆☆☆☆☆☆　冒険性
☆☆☆☆☆☆☆　読後の個人的な満足度
共感度（空振り三振・一部・参った！）
読書の速度（時間がかかった・普通・一気に読んだ）

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