ニューロコンピューティングの数学的基礎 上坂吉則
https://www.amazon.co.jpdp/4844372971/
ニューロコンピューティングの書籍の分かりにくさは、
生物的知識を前提として記述していること
物理的知識を前提として記述していること
数学的知識を前提として記述していること
あるいはそれらの二つまたは全部
かもしれない。
まえがき
- パーセプトロン型の層状認識機械の学習法が誤差逆伝搬法として再認識された
- ニューラルネットにエネルギーの概念を持ち込むことによって、計算量の観点からこれまで解くことが難しいといわれていた組み合わせ最適化問題を扱えるようになった
- ボルツマンマシンと呼ばれる確率的ニューラルネットによる新しい最小値探索機械がシミュレーティッドアニーリングとともに登場してきた
- 初期資格や画像復元の問題にマルコフ確率場を道具としたアプローチが提案され、その並列計算性がニューラルネットにマッチしている
第１章 ニューロンの数学的モデル
ニューラルネット（神経回路網）
脳
知的情報システム
細胞体
ニューロン（神経細胞）
・樹状突起
・軸索
・シナプス
多入力１出力
物理学
生理学
電位差
・膜電位・内部電位
閾（しきい）値
ぱるす
入力信号
パルス
インパルス
空間的加算性
時間的加算性
遅延
重み係数
非線形性
２値性
ニューロンモデル
ニューロコンピューティング
静的デジタルモデル
ステップ関数
参考文献
第１章
神経回路網の数理, 脳の情報処理様式-システム・サイエンス・シリーズ, 甘利俊一, 産業図書, 1978
https://www.amazon.co.jp/dp/478285255X/
神経回路と自己組織化 自己組織化のモデル-情報科学講座-・18・1, 福島邦彦, 共立出版, 1979
https://www.amazon.co.jp/dp/4320020383/
第２章
学習識別の理論, 甘利俊一, 電子通信学会誌, 50, 1272,1279, 1967
第３章
上坂吉則, 2値変数の実数値関すからみちびかれるエネルギーを持つニューロン回路網の安定性について, 電子情報通信学会技術報告, PRU 88-6, 7-14, 1988
第４章
有限マルコフ連鎖, 羽鳥 裕久, 森 俊夫, 培風館, 1982
https://www.amazon.co.jp/dp/4563008400/
第５章
ビジョン 視覚の計算理論と脳内表現, デビッド マー,産業図書, 1987
https://www.amazon.co.jp/dp/4782851235/
解説と図書
分散システム論 熱力学的システム論, 深尾毅, 昭晃堂, 1987
https://www.amazon.co.jp/dp/4785690259/