ニューロコンピューティング入門

坂和 正敏;田中 雅博【共著】

基礎理論と応用例を、厳密性を犠牲にしないで、しかも自己充足的で、かつわかりやすく丁寧に解説。ニューロコンピューティング全般にわたる基礎理論といくつかの代表的な応用例を、大学初等の解析学や線形代数などの素養で容易に理解できるよう、わかりやすく解説した。

「BOOKデータベース」より

[目次]

  • 1 ニューラルネットワークモデル
  • 2 階層型ネットワークと学習メカニズム
  • 3 ホップフィールドモデルとその拡張
  • 4 リカレントニューラルネットワーク
  • 5 RBFネットワーク
  • 6 競合学習
  • 7 連想記憶
  • 8 確率ニューラルネットワーク
  • 9 主成分分析法

「BOOKデータベース」より

この本の情報

書名 ニューロコンピューティング入門
著作者等 坂和 正敏
田中 雅博
書名ヨミ ニューロコンピューティングニュウモン
出版元 森北出版
刊行年月 2007.12.15
版表示 POD版
ページ数 199p
大きさ 21cm(A5)
ISBN 978-4-627-82459-1
NCID BA91786434
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言語 日本語
出版国 日本
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