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目次

  • 1 序論
    • 1.1 ニューラルネット概論
    • 1.2 本書で使用する記法
  • 2 単層パーセプトロン
    • 2.1 分類問題と線形判別関数
    • 2.2 閾パーセプトロン
    • 2.3 回帰問題と重回帰
    • 2.4 線形パーセプトロン
  • 3 多層パーセプトロンの学習法
    • 3.1 基本学習法:BP法
    • 3.2 高速学習法(1):Newton法
    • 3.3 高速学習法(2):準Newton法
  • 4 多層パーセプトロンの性質
    • 4.1 探索空間の構造
    • 4.2 近似能力と極限性能
    • 4.3 モデル選択
    • 4.4 汎化性能向上法
    • 4.5 変数変換の影響
  • 5 パーセプトロンと多項式回帰
    • 5.1 多変量多項式回帰(1):RF5法
    • 5.2 多変量多項式回帰(2):BCW法
    • 5.3 区分的多変量多項式回帰:RF6法
  • 6 リカレントネットと力学系学習
    • 6.1 力学系とリカレントネット
    • 6.2 アフィン神経力学系
  • 7 競合学習とベクトル量子化
    • 7.1 競合学習
    • 7.2 ベクトル量子化
    • 7.3 等歪み分割
    • 7.4 DAクラスタリング
  • 8 EMアルゴリズムとその拡張
    • 8.1 EMアルゴリズム
    • 8.2 DAEMアルゴリズム
    • 8.3 SMEMアルゴリズム
    • 8.4 混合正規分布推定
  • 付録 行列微分法
  • 問題解答
  • 参考文献
  • 索引