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ニューラルネットワーク

科目
ニューラルネットワーク
区分
知能情報システム学科科目群
授業コード
54719
開設セメスター
6S
曜日・時限
秋 木/12
単位数
2単位
担当者名
佐々木 寛
授業の概要
生物の脳は、学習によりその情報処理系を変化させることができ、現存のコンピュータでは実現できない能力を備えている。この講義では、脳のもつ情報処理機構を工学的に応用したニューラルネットワークについて解説する。
到達目標
代表的なニューラルネットワークの仕組みを理解する。
授業計画
テーマ
内容
授業を受けるにあたって
第1回目
総論 「ニューラルネットワーク」講義で学ぶ内容についてその全体像を概説する 
第2回目
ニューラルネットワーク研究の歴史 ニューラルネットワーク研究の歴史を概説し、どういったモデルが提案されてきたかを学習する 
第3回目
ニューロンの性質とシナプスの可塑性 生物の神経系の基本単位であるニューロンの振る舞いと、学習の基礎過程と考えられているシナプスの可塑性について解説する 
第4回目
ニューロンのモデル 単一ニューロンのモデルの代表例について概説する 
第5回目
ニューラルネットワークの種類と特徴 ニューラルネットワークの分類とそれぞれの特徴について概説する 
第6回目
階層型ニューラルネットワーク(1) パーセプトロンについて解説する 
第7回目
階層型ニューラルネットワーク(2) 誤差逆伝播学習法について解説する 
第8回目
階層型ニューラルネットワーク(3)階層型ニューラルネットワークの応用について概説する 
第9回目
相互結合型ニューラルネットワーク(1)ホップフィールドモデルについて解説する 
第10回目
相互結合型ニューラルネットワーク(2)ボルツマンマシンについて解説する 
第11回目
相互結合型ニューラルネットワーク(3)相互結合型ニューラルネットワークの応用について概説する 
第12回目
競合学習型ニューラルネットワーク(1)トポロジカルマップについて解説する 
第13回目
競合学習型ニューラルネットワーク(2)コホーネンのモデルについて解説する 
第14回目
競合学習型ニューラルネットワーク(3)コホーネンのモデルの応用について概説する 
第15回目
期末試験  

教科書
なし
参考文献
授業の中で随時紹介する
成績評価方法
期末試験により評価
そのほか受講者への指示/メッセージ
 

更新日:02/08/2007
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