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1.

図書
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1. Deep Learning Javaプログラミング : 深層学習の理論と実装
巣籠悠輔著訳
出版情報: 東京 : インプレス, 2016.10  xii, 249p ; 24cm
シリーズ名: Impress top gear
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2.

図書

東工大
目次DB
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東工大
目次DB
2. ニューラルネットワークの設計と応用
ケルマンシャヒ バフマン著
出版情報: 東京 : 昭晃堂, 1999.6  2, ii, iii, 146p ; 22cm
シリーズ名: 知能工学シリーズ ; 4
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1 ニューラルネットワークとは
   1.1 ニューラルネットワークって何? 1
   1.2 ニューロンとその構成 2
   1.3 ニューラルネットワークの歴史 4
   1.4 実用的なアプリケーション 5
   1.5 ニューラルネットワークの特徴 6
   1.6 ニューラルネットワーク対ディジタルコンピュータ 8
   1.7 ニューラルネットワークの魅力 9
   演習問題 10
2 ニューラルネットワークの基本的なモデル
   2.1 ネットワークトポロジー 12
   2.2 ニューロ力学 13
   2.3 ネットワーク力学 13
   2.4 学習アルゴリズム 14
   2.5 ニューラルネットワークの基本的モデル 14
   2.6 ニューラルネットワークのモデルおよびパラダイム 16
   演習問題 30
3 ニューラルネットワークの設計know-how
   3.1 ニューラルネットワーク学習について 31
   3.2 GDR学習 31
   3.3 学習の準備 35
   3.4 学習データ収集 36
   3.5 スケーリング問題(scaling problem) 38
   3.6 隠れ層のニューロン数の選定 42
   3.7 学習パラメータの選定 45
   3.8 暗記化または過学習(memorization or over-training)と一般化(generalization) 49
   3.9 伝達関数の選択 51
   3.10 学習アルゴリズムの選定 54
   3.11 必要な学習データ 55
   3.12 データの与え方 56
   3.13 Testingの準備 57
   3.14 評価基準 58
   演習問題 59
4 ニューラルネットワークのプルーニング(Neural Network Pruning)
   4.1 プルーニングのための動機づけ 61
   4.2 プルーニングプロセス(pruning process) 63
   4.3 感度の計算 64
   4.4 不必要な接続の除去 66
   4.5 例題 67
   4.6 プルーニングに関する結論 71
   4.7 プログラムリストおよびプログラム記述 72
   演習問題 73
5 ニューラル・ネットワークの応用
   5.1 文字認識(character recognition) 74
   5.2 音声認識(speech recognition) 77
   5.3 ナビゲーション(navigation) 77
   5.4 倒立振子システムの安定化制御 79
   5.5 天候予測 80
   5.6 株予測 81
   5.7 ロボットアーム制御 83
   5.8 ローン問題(銀行からお金を借りられるか?) 86
   5.9 実用化された電力系統の負荷予測 91
   5.10 予測・再予測の実用化 94
   5.11 総供給電力から消費形態別電力を推定するためのニューラルネットワーク手法の適用 107
   演習問題 110
6 ニューラルネットワークの設計と応用の問題点および見直し
   6.1 予測問題としての難しさ 111
   6.2 ニューラルネットワークの問題点 112
   演習問題 114
   参考文献 115
   演習問題略解 123
   プログラムリスト 127
   索引 143
1 ニューラルネットワークとは
   1.1 ニューラルネットワークって何? 1
   1.2 ニューロンとその構成 2
3.

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3. Chainerによる実践深層学習 (ディープラーニング)
新納浩幸著
出版情報: 東京 : オーム社, 2016.9  viii, 182p ; 21cm
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第0章 : Chainerとは
第1章 : NumPyで最低限知っておくこと
第2章 : ニューラルネットのおさらい
第3章 : Chainerの使い方
第4章 : Chainerの利用例
第5章 Denoising : AutoEncoder
第6章 : word2vec
第7章 Recurrent Neural : Network
第8章 : 翻訳モデル
第9章 : Caffeのモデルの利用
第10章 : GPUの利用
第0章 : Chainerとは
第1章 : NumPyで最低限知っておくこと
第2章 : ニューラルネットのおさらい
4.

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4. カオスニューロ計算
堀尾喜彦, 安達雅春, 池口徹共著
出版情報: 東京 : 近代科学社, 2012.11  xii, 210p ; 22cm
シリーズ名: ナチュラルコンピューティング・シリーズ / 萩谷昌己, 横森貴編 ; 第3巻
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第1章 : はじめに
第2章 : カオスニューラルネットワーク
第3章 : 連想記憶
第4章 : 組合せ最適化への応用
第5章 : カオスニューラルネットワークハードウェアシステム
第6章 : おわりに
第1章 : はじめに
第2章 : カオスニューラルネットワーク
第3章 : 連想記憶
5.

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5. 進化計算 (ニューロエボリューション) と深層学習 (ディープラーニング) : 創発する知能
伊庭斉志著
出版情報: 東京 : オーム社, 2015.10  vii, 182p ; 21cm
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第1章 進化計算入門 : 進化とはなんだろうか?
ダーウィンを悩ませた眼の進化が解けた? ほか
第2章 ニューラルネットワークと学習 : 学習とコネクショニズム
パーセプトロン ほか
第3章 深層学習 : ディープラーニングの勃興
ボルツマン・マシンと焼きなまし ほか
第4章 進化するネットワーク : ニューロエボリューション
NEATとhyperNEAT ほか
第5章 知能の創発 : ボールドウィン効果:学習により進化は加速するか?
脳の進化から考える ほか
第1章 進化計算入門 : 進化とはなんだろうか?
ダーウィンを悩ませた眼の進化が解けた? ほか
第2章 ニューラルネットワークと学習 : 学習とコネクショニズム
6.

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6. ディープラーニングがロボットを変える
尾形哲也著
出版情報: 東京 : 日刊工業新聞社, 2017.7  189p ; 19cm
シリーズ名: B&Tブックス
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第1章 ディープラーニングがAIの未来を切り拓く : AIの“冬の時代”を終わらせたディープラーニング
ディープラーニングが秘める社会的な可能性 ほか
第2章 ディープラーニングが知能ロボットを変えていく : ロボティクスとの出会い
ハードウェアだけでなくロボットの知能を研究する ほか
第3章 ディープラーニングが生み出す未来のロボットの可能性 : いまはディープラーニングがAIを牽引している
アメリカのディープラーニング研究を牽引するビッグ5 ほか
第4章 ディープラーニングの活用で成功するために : ディープラーニングの現状の大きな限界を知る
ディープラーニングには設計論がないことを知る ほか
第1章 ディープラーニングがAIの未来を切り拓く : AIの“冬の時代”を終わらせたディープラーニング
ディープラーニングが秘める社会的な可能性 ほか
第2章 ディープラーニングが知能ロボットを変えていく : ロボティクスとの出会い
概要: 柔らかい形状のピッキング、料理や洗濯、人との本格的な対話など、これまで不可能とされたロボットの動き、思考を可能にするディープラーニング。ロボットという“身体”と人間らしい“感覚”を得た知能ロボットはどのように社会で動き、どのように社会を変え … ていくのか—。 続きを見る
7.

図書
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7. Chainerで学ぶディープラーニング入門
島田直希, 大浦健志著
出版情報: 東京 : 技術評論社, 2017.9  xiv, 193p ; 23cm
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第1章 : ディープラーニングのいま
第2章 : ニューラルネットワークの基礎
第3章 : ディープラーニングのチューニング技術
第4章 : Chainerの基礎
第5章 : 畳み込みネットワーク
第6章 : 画像認識
第7章 : GAN
第8章 : RNN
第9章 : 強化学習
第1章 : ディープラーニングのいま
第2章 : ニューラルネットワークの基礎
第3章 : ディープラーニングのチューニング技術
概要: 基礎理論から応用手法までをこの1冊に凝縮。Chainer 2.X対応。
8.

図書
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8. 記憶と検索のからくり
鈴木昇一著
出版情報: 東京 : 創成社, 2020.8  xi, 81p ; 26cm
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第1章 : 素朴なニューラルネットによる“記憶と検索のからくり”
第2章 : 複数個の記憶内容に関する検索
第3章 : パターンモデルを用いたヒルベルト空間での記憶と検索
第4章 : 心を導入した第2量子化でのパターンモデル
第5章 : 心を導入した第2量子化での記憶と検索
第6章 : 記憶と検索のからくりとは?
文献
付録A : パターンの射影表現とSchwarzの不等式
付録B : 心(意識)の立ち上がってくる有様とは?
付録C : その他の2つの記憶と検索の方法
第1章 : 素朴なニューラルネットによる“記憶と検索のからくり”
第2章 : 複数個の記憶内容に関する検索
第3章 : パターンモデルを用いたヒルベルト空間での記憶と検索
9.

図書
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9. いちばんやさしいディープラーニング入門教室
谷岡広樹, 康鑫著
出版情報: 東京 : ソーテック社, 2018.2  247p ; 24cm
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1 : ディープラーニングと機械学習
2 : Pythonの準備と基本文法
3 : ディープラーニングの体験
4 : ニューラルネットワークの基礎
5 : 畳み込みニューラルネットワーク
6 : ディープラーニングの応用
1 : ディープラーニングと機械学習
2 : Pythonの準備と基本文法
3 : ディープラーニングの体験
概要: 豊富な図解とイラストで超わかる!必須の基礎理論とPythonによる実装を、TensorFlowとKerasでやさしく学べます。AI開発に挑戦したい理系学生、スキルアップで上を目指すエンジニア。基礎数学もフォロー!機械学習の初学者に最良の入門 … 書!“文字認識”“画像認識”“自然言語処理”の演習で、ニューラルネットワークの基本がしっかり身につきます。 続きを見る
10.

電子ブック
ＥＢ
10. 機械学習をめぐる冒険 (: electronic bk)
小高知宏著
出版情報: [東京] : KinoDen, [20--]  1オンラインリソース (vi, 175p)
所蔵情報: loading…
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はじめに : 機械学習の国へ行こう
第1章 : いりぐち—機械学習ってなんだろう?
第2章 : 観光案内所—機械学習の種類と仕組み
第3章 : 分類の街—k近傍法とSVMと決定木
第4章 : 最適化の街—進化的計算と群知能
第5章 : 試行錯誤の街—強化学習
第6章 : 神経回路の街1—ニューラルネット
第7章 : 神経回路の街2—ディープラーニング
第8章 : でぐち—機械学習をはじめよう
おわりに : AIについて学べる参考図書たち
はじめに : 機械学習の国へ行こう
第1章 : いりぐち—機械学習ってなんだろう?
第2章 : 観光案内所—機械学習の種類と仕組み
概要: 数式もプログラムも出てこない初心者のための機械学習の本。ことばを話すふしぎな羊と電気仕掛けの機械の羊と一緒に、機械学習のしくみをやさしく学びましょう。
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