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目次

  • 第1章 進化計算入門
    • 1.1 進化とはなんだろうか?
    • 1.2 ダーウィンを悩ませた眼の進化が解けた?
    • 1.3 進化する計算のアルゴリズム:新幹線から金融、ロボットまで
    • 1.4 性選択:彼・彼女の選り好みがすべてを決める
    • 1.5 対話型進化計算でデザインしよう
    • 1.6 進化計算の強み
    • 1.7 進化は進歩か?
  • 第2章 ニューラルネットワークと学習
    • 2.1 学習とコネクショニズム
    • 2.2 パーセプトロン
    • 2.3 ミンスキーの悪魔
    • 2.4 ニューラルネットワークの復興
    • 2.5 画像を扱ってみよう
    • 2.6 記号はどこにあるのか?
  • 第3章 深層学習
    • 3.1 ディープラーニングの勃興
    • 3.2 ボルツマン・マシンと焼きなまし
    • 3.3 RBMと層別学習
    • 3.4 リカレントネットワークとLSTM
    • 3.5 自分自身をコード化する自己符号化器(AutoEncoder)
    • 3.6 CNNで特徴抽出
    • 3.7 DQNで昔のゲームをやろう
  • 第4章 進化するネットワーク
    • 4.1 ニューロエボリューション
    • 4.2 NEATとhyperNEAT
    • 4.3 遺伝子ネットワークと発生生物学
    • 4.4 ERNe:鷲は舞い降りた
  • 第5章 知能の創発
    • 5.1 ボールドウィン効果:学習により進化は加速するか?
    • 5.2 脳を進化から考える
    • 5.3 知能の創発をめざして