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- カテゴリ：大学生・院生
- 発売日：2012/04/12
- 出版社： 共立出版
- サイズ：２６ｃｍ／１７９ｐ
- 利用対象：大学生・院生
- ISBN：978-4-320-12308-3
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商品説明
ソフトコンピューティングの中でも中核的な位置を占めるニューラルネットの基礎をはじめ、様々なニューラルネットのモデルと学習アルゴリズム、進化計算のアルゴリズム、ファジィ集合・推論・制御の基礎などを解説する。【「TRC MARC」の商品解説】
本書では，ニューラルネットをはじめとするファジー工学で代表されるソフトコンピューティングの基礎と応用を学ぶ。具体的な応用事例として生体信号処理とパターン認識，株価予測，コンピュータゲーミングについても詳解している。さらに遺伝的アルゴリズムや進化戦略などの進化計算についても概説し，適用範囲の広さを学べる内容となっている。さらにはファジー集合・推論・制御の基礎とその応用について概説している。また各章末には演習問題が用意されており，本書1冊でソフトコンピューティングの概要が初学者でもわかるように工夫されている。【商品解説】
目次
- 第１章 ニューラルネットの基礎
- １．１ はじめに
- １．２ 神経系とニューロンのモデル
- １．３ ニューラルネットのモデル
- １．４ ニューラルネットの学習方式
- １．５ 逆誤差伝播法（ＢＰ法）誕生前夜
- １．６ 逆誤差伝播法
- 第２章 様々なニューラルネットモデルと学習アルゴリズム（その１）
- ２．１ はじめに
- ２．２ ホップフィールドモデル
著者紹介
馬場 則夫
- 略歴
- 〈馬場則夫〉京都大学大学院工学研究科博士課程数理工学専攻修了。工学博士。大阪教育大学名誉教授。
〈田中雅博〉京都大学大学院工学研究科修士課程修了。甲南大学知能情報学部教授、工学博士（京都大学）。
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