内容説明
数理的に高度化が進むニューラル情報処理の基礎を丁寧かつ平易に解説。ニューラル情報処理の中で工学応用が期待できる基本技術を厳選して解説。多変量の最適化に必須である行列微分法の基礎を付録に掲載。
目次
１ 序論
２ 単層パーセプトロン
３ 多層パーセプトロンの学習法
４ 多層パーセプトロンの性質
５ パーセプトロンと多項式回帰
６ リカレントネットと力学系学習
７ 競合学習とベクトル量子化
８ ＥＭアルゴリズムとその拡張
付録 行列微分法
著者等紹介
中野良平［ナカノリョウヘイ］
１９７１年東京大学工学部計数工学科卒業。１９９１年ＮＴＴコミュニケーション科学研究所主幹研究員・中野グループリーダ。１９９９年名古屋工業大学教授。名古屋工業大学大学院工学研究科情報工学専攻教授・工学博士。専門分野は人工知能、ニューラルネット（本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです）
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