目次
機械学習と回路 脳回路の実現に向けて
- 田中 衞（共著）／ 西尾 芳文（共著）／ 丹治 裕一（共著）／ 関屋 大雄（共著）／ 萬代 雅希（共著）
- １．機械学習と回路基礎
- １．１ 言葉の定義
- １．２ 回路素子
- １．３ メモリスタとジャイレータニューロン
- １．４ 受動回路の解析
- ２．フィルタと発振器の機械学習
- ２．１ フィルタの機械学習回路
- ２．２ 発振器の機械学習回路
- ３．連想写像と機械学習回路
- ３．１ 学習方程式
- ３．２ 誤差逆伝搬方式
- ３．３ ニューロモルフィックコンピューティング
- ３．４ 機械学習回路の節点セルと活性化関数
- ４．畳み込み処理と機械学習回路
- ４．１ 計算グラフと自動微分
- ４．２ 畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ）
- ４．３ アナログセルラーニューラルネットワーク（Ａ−ＣｅＮＮ）
- ４．４ 長短期記憶（ＬＳＴＭ）と機械学習回路
- ５．機械学習回路のＳＰＩＣＥ最適化アルゴリズム
- ５．１ 機械学習回路の状態方程式
- ５．２ ＳＰＩＣＥアルゴリズムによる機械学習回路の解析
- ６．むすび
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