| 年度 | 2010 |
|---|---|
| 科目名 | ニューラルネット |
| 教員名 | 鈴木 昇一 |
| 授業概要 | 学習とは，知識の獲得により，行動が変容することである．学習するシステムの代表的なものはニューラルネット(脳細胞集団)である． パーセプトロン(単層ニューラルネット)，並びに，ホップフィールドニューラルネット(相互結合ニューラルネット)が先ず，説明され，その後，多層形，再帰形なる2種類のニューラルネットがon-lineで学習する方法が主として，説明される．ニューラルネットによる計算とは，多変数の，多数の1次式の値をシグモイド関数で代表される発火関数で変換することである．非線形な多変量解析といえるかもしれない． |
| 授業計画 | パーセプトロン(単層ニューラルネット)による2値分類に関する学習法 ホップフィールドニューラルネット(相互結合ニューラルネット）の，時間的発展によるエネルギーの減少性 多層形のニューラルネットによる誤差逆伝播学習 再帰形なる2種類のニューラルネットの，最小自乗学習 連想・情報検索をするための，各種ニューラルネットの構成 学期授業予定回数と必ずしも一致するものではありません． |
| 評価方法 | ペーパテスト，レポート，出席の順に重きをおき，AA，A，B，C，Dの内の1つをつける． |
| 教科書 | |
| 参考書 | |
| メッセージ | 記号列を用いた学習法に比べ，ニューラルネットによる学習法(知識の学習法)は柔軟であることが理解できればよい．． |