| 年度 | 2008 |
|---|---|
| 科目名 | ニューラルネット |
| 教員名 | 鈴木 昇一 |
| 授業概要 | 多数の，多変数の1次式の値を非線形変換するという動作を何回か反復して，希望の値を得るのが，ニューラルネット演算である．この際，入力ー出力の対の有限集合を入力し，この集合に適応させることで1次式の各係数を学習するのが，いわゆる通常の数理手法による決定と異なっている．多変数の1次式の値を計算することは，1つの脳細胞でなされると仮定される．非線形変換は1つの脳細胞が発火するかどうかを表す発火関数でなされる．多層形，再帰形の2種類のニューラルネットをon-lineで学習させる方法が主として，説明される． |
| 授業計画 | パーセプトロン(単層)の学習 ホップフィールドニューラルネット(相互結合形ニューラルネット)の学習 階層形多層ニューラルネットの学習(誤差逆伝播学習法) 過去の記憶にも依存して出力が決まる再帰形ニューラルネットの学習 連想・情報検索をするニューラルネットの学習 パターン認識・理解をするニューラルネットの構成 |
| 評価方法 | ペーパテスト，レポート，出席状況を総合的に評価する． |
| 教科書 | |
| 参考書 | |
| メッセージ | 記号列の学習法と異なり，ニューラルネットの学習法は柔軟であることが理解できればよい． |