| 書誌種別 |
図書 |
| タイトル |
ニューラルネットワーク計算知能 |
| タイトルヨミ |
ニューラル ネットワーク ケイサン チノウ |
| 人名 |
渡辺 桂吾／編著
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| 人名ヨミ |
ワタナベ ケイゴ |
| 出版者・発行者 |
森北出版
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| 出版者・発行者等ヨミ |
モリキタ シュッパン |
| 出版地・発行地 |
東京 |
| 出版・発行年月 |
2006.9 |
| ページ数または枚数・巻数 |
10,295p |
| 大きさ |
22cm |
| 価格 |
￥５０００ |
| ISBN |
4-627-82991-4 |
| 注記 |
文献:p272〜290 |
| 分類記号 |
007.13
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| 件名 |
ニューラル・ネットワーク
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| 内容紹介 |
計測自動制御学会(SICE)のニューラルネットワーク部会が2001年11月に開催した第2回ワークショップでの15件の研究内容を加筆・修正。基礎理論と工学的応用の両側面に焦点を絞って解説する。 |
| 著者紹介 |
徳島大学大学院工学研究科修士課程修了。佐賀大学大学院工学系研究科教授。 |
| 言語区分 |
jpn |
| タイトルコード |
1009810892999 |
| 目次 |
第1章 ゲート付きニューラルネットワーク |
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1.1 はじめに／1.2 階層型ニューラルネットワークとゲート付きニューラルネットワーク／1.3 分割攻略アプローチの詳細／1.4 分割攻略型ニューラルネットワーク／1.5 ゲート付きニューラルネットワークの利点／1.6 ゲート付きニューラルネットワークの詳細／1.7 おわりに |
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第2章 線形特性を有するニューラルネットワーク |
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2.1 はじめに／2.2 対象システムの記述／2.3 準ARXモデル／2.4 階層型同定アルゴリズム／2.5 数値シミュレーション例／2.6 おわりに |
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第3章 複素連想記憶のモデルとそのダイナミクス |
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3.1 はじめに／3.2 複素連想記憶のモデル／3.3 記憶パターン近傍でのネットワークの振る舞い／3.4 考察／3.5 実数の連想記憶モデルとの比較／3.6 おわりに／補遺 |
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第4章 複素ニューラルネットワークによるフラクタル生成 |
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4.1 はじめに／4.2 複素ニューラルネットワークのモデル／4.3 複素ニューラルネットワークの学習問題／4.4 複素誤差逆伝搬法／4.5 複素ニューラルネットワークによる反復関数系の近似とフラクタル図形の生成／4.6 フラクタル図形生成のシミュレーション／4.7 最適教師データと最適付随確率を抽出する問題／4.8 おわりに |
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第5章 量子描像ニューラルネットワーク |
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5.1 はじめに／5.2 量子計算とニューロンモデル／5.3 量子ビットニューラルネットワーク／5.4 学習性能と量子描像効果／5.5 応用例における性能／5.6 おわりに |
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第6章 認知競合現象とニューラルネットワークモデル |
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6.1 はじめに／6.2 多義図形認知現象の心理物理的性質／6.3 これまでの理論的アプローチ／6.4 ニューラルカオスによる決定論的モデル／6.5 認知競合現象のニューラルカオス機構／6.6 おわりに |
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第7章 確率一般化学習ネットワーク |
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7.1 はじめに／7.2 一般化学習ネットワークの概要／7.3 ネットワークにおけるニューロン出力の平均と共分散の計算／7.4 パラメータの学習アルゴリズム／7.5 非線形制御システムへの応用／7.6 おわりに |
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第8章 進化計算を用いたニューロPID制御 |
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8.1 はじめに／8.2 ニューロPID制御系／8.3 遺伝的調整法／8.4 数値例／8.5 おわりに |
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第9章 超音波モータの知的制御 |
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9.1 はじめに／9.2 超音波モータを用いたサーボ系／9.3 ニューロコントローラの構成法／9.4 実験結果／9.5 おわりに |
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第10章 ニューラルネットワークによる無人ヘリコプタの自律飛行制御系の構築 |
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10.1 はじめに／10.2 フィードバック制御系の学習法／10.3 無人機の自律飛行制御系／10.4 ロバスト制御系の学習法／10.5 飛行実験結果／10.6 おわりに |
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第11章 動的環境に適応するモジュラーニューラルネットワークによる漏洩音の検出 |
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11.1 はじめに／11.2 モジュラーニューラルネットワークの概要／11.3 RBFネットワークと局所的応答能力／11.4 漏洩音検出実験／11.5 検出結果／11.6 おわりに |
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第12章 ニューラルネットワークを用いた強化学習とロボットの知能 |
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12.1 はじめに／12.2 「知能」における人間とロボットの違い／12.3 強化学習のセンサ-モータ間全機能学習への拡張とニューラルネットワーク／12.4 視覚センサ信号の局所性と大域的表現の獲得／12.5 目標物獲得タスク／12.6 その他の機能の学習／12.7 おわりに |
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第13章 模擬経験を用いた適応アクター・クリティック法による移動ロボットの制御 |
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13.1 はじめに／13.2 運動学モデルとコントローラ／13.3 学習アルゴリズム／13.4 非ホロノミック移動ロボットのモデル／13.5 シミュレーション結果／13.6 おわりに |
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参考文献 |
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索引 |
