学習とニューラルネットワーク の商品レビュー

熊沢逸夫(著者)

2015/01/07

説明されているのは、単純パーセプトロン、多層のパーセプトロンとボルツマンマシンだが、これ以下はないというところまで書き下してあって分野外の人間でも理解できる。
ボルツマンマシンのために物理の統計力学の説明がしばらく続くので、これは何の本なのかと悩むがちゃんと最後にはニューラルネットの話に戻る。

しかし、応用例・適用例、とくになにをどうニューロンのインプットアウトプットに当てはめて使われるのかの説明がなかったので、そこは惜しい

2014/11/22

［　内容　］
本書では、特に学習に重点を置いて、ニューラルネットの原理と計算手続きを解説する。
読者層として大学学部学生を想定するが、ニューラルネットの理解に必要となる数学と統計物理学の基礎を本書の中で詳述する。

［　目次　］
第１章　ニューラルネットとは
第２章　生体の神経系との比較
第３章　構成素子とネットワークの形態
第４章　ニューラルネットの関数近似能力
第５章　勾配法の基礎
第６章　誤差逆伝搬送
第７章　統計物理学の基礎
第８章　ボルツマンマシン
第９章　ボルツマンマシンの学習

［　問題提起　］

［　結論　］

［　コメント　］

［　読了した日　］

2009/10/04

パーセプトロン〜バックプロパゲーション〜ボルツマンマシンまで詳しく書いてある。
この手の本に載っているプログラム例はBasicが多いのだけれども、Cで書かれているので使いやすい。